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Enregistrement W4399318880 · doi:10.1016/j.celrep.2024.114260

Immunotherapeutic targeting of surfaceome heterogeneity in AML

2024· article· en· W4399318880 sur OpenAlexafffund
Marie-Ève Bordeleau, Éric Audemard, Arnaud Métois, Louis Thérêt, Véronique Lisi, Azer Farah, Jean-François Spinella, Jalila Chagraoui, Ossama Moujaber, Léo Aubert, Banafsheh Khakipoor, Laure Mallinger, Isabel Boivin, Nadine Mayotte, Azadeh Hajmirza, Éric Bonneil, François Béliveau, Albert Feghaly, Geneviève Boucher, Patrick Gendron, Pierre Thibault, Frédéric Barabé, Sébastien Lemieux, Guillaume Richard‐Carpentier, Josée Hébert, Vincent‐Philippe Lavallée, Philippe P. Roux, Guy Sauvageau

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustinePrincess Margaret Cancer CentreCentre hospitalier universitaire de QuébecHôpital Maisonneuve-RosemontUniversité LavalUniversité de MontréalInstitute for Research in Immunology and Cancer
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéInstitut de Valorisation des DonnéesCanada First Research Excellence FundUniversité de MontréalGovernment of CanadaGénome QuébecCanadian Institutes of Health ResearchAlliance de recherche numérique du CanadaGenome Canada
Mots-clésImmunotherapyMyeloid leukemiaAntigenBiologyComputational biologyMyeloidPopulationCancer immunotherapyAntibodyImmunologyCancer researchMedicineImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immunotherapy remains underexploited in acute myeloid leukemia (AML) compared to other hematological malignancies. Currently, gemtuzumab ozogamicin is the only therapeutic antibody approved for this disease. Here, to identify potential targets for immunotherapeutic intervention, we analyze the surface proteome of 100 genetically diverse primary human AML specimens for the identification of cell surface proteins and conduct single-cell transcriptome analyses on a subset of these specimens to assess antigen expression at the sub-population level. Through this comprehensive effort, we successfully identify numerous antigens and markers preferentially expressed by primitive AML cells. Many identified antigens are targeted by therapeutic antibodies currently under clinical evaluation for various cancer types, highlighting the potential therapeutic value of the approach. Importantly, this initiative uncovers AML heterogeneity at the surfaceome level, identifies several antigens and potential primitive cell markers characterizing AML subgroups, and positions immunotherapy as a promising approach to target AML subgroup specificities.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations29
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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