Mutations in the IgG B cell receptor associated with class-switched B cell lymphomas
Notice bibliographique
Résumé
Summary Immunoglobulin class-switching from IgM to IgG enhances B cell receptor (BCR) signalling 1,2 and promotes germinal centre (GC) B cell responses to antigens 3,4 . In contrast, non-Hodgkin lymphomas derived from GC B cells typically avoid IgG BCR expression and retain the unswitched IgM BCR, suggesting that the IgG BCR may protect B cells from malignant transformation 5,6 . However, the mechanism of this phenomenon and its significance for the pathogenicity of IgG-expressing lymphomas remains unclear. Here, we report that IgG-positive follicular lymphoma (FL) and the related EZB subset of diffuse large B cell lymphoma (DLBCL) acquire mutations in the IgG heavy chain, disrupting its unique intracellular tail. Enforced class switching of IgM-expressing EZB DLBCL cell lines to IgG reduces BCR surface levels, signalling via phosphoinositide-3 kinase (PI3K), levels of MYC, cell proliferation and in vivo growth. Inhibiting GSK3, a target of BCR-PI3K signalling, or stimulating the BCR rescues IgG + cell proliferation. In contrast, IgG tail-truncating mutations enhance BCR surface expression, intracellular signalling and competitive growth. These findings suggest that the expansion of IgG-switched GC-like B lymphoma cells is limited by low tonic PI3K activity of the wild-type IgG BCR, but a subset of these cancers acquires mutations of the IgG intracellular tail that reverse this effect, promoting the oncogenicity of their BCRs. The presence of IgG tail mutations underscores the importance of isotype-specific BCR signalling in the pathogenesis of FL and EZB DLBCL and can potentially inform therapeutic targeting with BCR signalling inhibitors or antibody-drug conjugates.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».