RNA binding protein‐directed control of leukemic stem cell evolution and function
Notice bibliographique
Résumé
Strict control over hematopoietic stem cell decision making is essential for healthy life-long blood production and underpins the origins of hematopoietic diseases. Acute myeloid leukemia (AML) in particular is a devastating hematopoietic malignancy that arises from the clonal evolution of disease-initiating primitive cells which acquire compounding genetic changes over time and culminate in the generation of leukemic stem cells (LSCs). Understanding the molecular underpinnings of these driver cells throughout their development will be instrumental in the interception of leukemia, the enabling of effective treatment of pre-leukemic conditions, as well as the development of strategies to target frank AML disease. To this point, a number of precancerous myeloid disorders and age-related alterations are proving as instructive models to gain insights into the initiation of LSCs. Here, we explore this myeloid dysregulation at the level of post-transcriptional control, where RNA-binding proteins (RBPs) function as core effectors. Through regulating the interplay of a myriad of RNA metabolic processes, RBPs orchestrate transcript fates to govern gene expression in health and disease. We describe the expanding appreciation of the role of RBPs and their post-transcriptional networks in sustaining healthy hematopoiesis and their dysregulation in the pathogenesis of clonal myeloid disorders and AML, with a particular emphasis on findings described in human stem cells. Lastly, we discuss key breakthroughs that highlight RBPs and post-transcriptional control as actionable targets for precision therapy of AML.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».