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Enregistrement W4394919587 · doi:10.3324/haematol.2024.285257

‘One way, or another, I’m gonna find ya’: miR-221-3p finds its targets via small extracellular vesicles

2024· editorial· en· W4394919587 sur OpenAlexaff
Jonathan Tak-Sum Chow, Leonardo Salmena

Notice bibliographique

RevueHaematologica · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtracellular vesiclesVesicleExtracellularChemistryMolecular biologyCell biologyBiophysicsBiologyBiochemistryMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this issue of Haematologica, Li et al. report yet another mechanism by which the ubiquitously oncogenic miR-221-3p locates its targets, through small extracellular vesicle (sEV)-mediated autocrine and paracrine actions to promote leukemogenesis. 1 Extracellular vesicles (EV) are lipid-bilayer enclosed structures released by cells into the extracellular (EC) space.EV are classified into three different subclasses based on size: sEV, previously known as exosomes, are the smallest, ranging from 30-150 nm in diameter; apoptotic bodies that are 50-5,000 nm in diameter; and microvesicles that range from 100-1,000 nm in diameter. 2EV payloads consist of various cellular components including proteins, lipids and DNA, RNA and microRNA (miRNA) that can participate in intercellular signal transduction.Recent studies have revealed that the unique payload composition of sEV can contribute to the progression of acute myeloid leukemia (AML) by promoting intercellular signaling among cells within the bone marrow (BM) niche.In particular, miRNA transferred from AML cells to non-malignant cells of the BM niche have been demonstrated to promote leukemogenesis through paracrine suppression of normal hematopoiesis by inhibiting hematopoietic stem and progenitor cells (HSPC), a consequence which contributes to a favorable leukemogenic BM niche. 2 Examples include exosomal mir-150 and mir-155, both found to suppress HSPC primarily through inhibition of c-myb. 3Similarly, mir-548ac was found to be transported in AML-sEV and could suppress normal hematopoiesis by targeting TRIM28 leading to subsequent STAT3 activation. 4 Additionally, sEV-miRNA can function in an autocrine manner by promoting oncogenic properties of neighboring AML cells. 2 To complicate matters, sEV can also be derived from bone marrow stromal cells (BMSC).For instance, in acute lymphoblastic leukemia (ALL), mir-181a was found to be enriched in exosomes derived from both pediatric patient samples and cell lines. 5Exposure of exosomes containing elevated mir-181a promoted cell proliferation by upreg-

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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