Targeting SRSF2 mutations in leukemia with RKI-1447: A strategy to impair cellular division and nuclear structure
Notice bibliographique
Résumé
Spliceosome machinery mutations are common early mutations in myeloid malignancies; however, effective targeted therapies against them are still lacking. In the current study, we used an in vitro high-throughput drug screen among four different isogenic cell lines and identified RKI-1447, a Rho-associated protein kinase inhibitor, as selective cytotoxic effector of SRSF2 mutant cells. RKI-1447 targeted SRSF2 mutated primary human samples in xenografts models. RKI-1447 induced mitotic catastrophe and induced major reorganization of the microtubule system and severe nuclear deformation. Transmission electron microscopy and 3D light microscopy revealed that SRSF2 mutations induce deep nuclear indentation and segmentation that are apparently driven by microtubule-rich cytoplasmic intrusions, which are exacerbated by RKI-1447. The severe nuclear deformation in RKI-1447-treated SRSF2 mutant cells prevents cells from completing mitosis. These findings shed new light on the interplay between microtubules and the nucleus and offers new ways for targeting pre-leukemic SRSF2 mutant cells.
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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 ».