STAT6 mutations enriched at diffuse large B-cell lymphoma relapse reshape the tumor microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) relapses in approximately 40% of patients following frontline therapy. We reported that STAT6D419 mutations are enriched in relapsed/refractory DLBCL (rrDLBCL) samples, suggesting that JAK/STAT signaling plays a role in therapeutic resistance. We hypothesized that STAT6D419 mutations can improve DLBCL cell survival by reprogramming the microenvironment to sustain STAT6 activation. Thus, we investigated the role of STAT6D419 mutations on DLBCL cell growth and its microenvironment. We found that phospho-STAT6D419N was retained in the nucleus longer than phospho-STAT6WT following IL-4 stimulation, and STAT6D419N recognized a more restricted DNA-consensus sequence than STAT6WT. Upon IL-4 induction, STAT6D419N expression led to a higher magnitude of gene expression changes, but in a more selective list of gene targets compared with STATWT. The most significantly expressed genes induced by STAT6D419N were those implicated in survival, proliferation, migration, and chemotaxis, in particular CCL17. This chemokine, also known as TARC, attracts helper T-cells to the tumor microenvironment, especially in Hodgkin’s lymphoma. To this end, in DLBCL, phospho-STAT6+ rrDLBCL cells had a greater proportion of infiltrating CD4+ T-cells than phospho-STAT6− tumors. Our findings suggest that STAT6D419 mutations in DLBCL lead to cell autonomous changes, enhanced signaling, and altered composition of the tumor microenvironment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».