Multiomic analysis of clonal development reveals new regulators of leukemic cell growth
Notice bibliographique
Résumé
Mechanisms driving cell growth during clonal evolution in leukemia are not fully understood. We focused on epigenomic regulation of this process by analyzing the changes of chromatin marks and gene expression in independent leukemic clones evolving towards increased growth. The evolved subclones lost their growth differential ex vivo but restored it upon secondary transplantation, suggesting molecular memory of their evolutionary stage. Genome-wide, clonal evolution was associated with clone-specific gradual modulation of chromatin states and expression levels, with a surprising preferential trend of reversing the prior changes observed at the early leukemic stage. We leveraged clonal specificity of these modulation patterns to focus on the core gene set of potential growth regulators with consistent changes of expression and chromatin marks that were maintained in vivo and ex vivo in both independent clones. We selected three of these genes as candidates (Irx5 and Plag1 as growth suppressors and Smad1 as a driver) and validated their predicted growth effects by overexpression in leukemic subclones. AML patient data confirmed IRX5 and SMAD1 as markers of AML status in patients, suggesting that multiomic analysis of clonal evolution in a mouse model is a valuable predictive approach relevant to human AML.
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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) | 0,001 | 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 ».