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Enregistrement W4404494605 · doi:10.1101/2024.11.15.623868

CCL19⁺ fibroblasts define a proliferative niche in chronic lymphocytic leukemia

2024· preprint· en· W4404494605 sur OpenAlexaff
Antonio Ferreira, Shumei Wang, Larysa Poluben, Joshua D. Brandstadter, Eric Perkey, Steven Sotirakos, Mai Drew, Pan Li, Madeleine E. Lemieux, David M. Dorfman, Brent Shoji, Ivan Maillard, Stephen C. Blacklow, Jon C. Aster

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBIO (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic lymphocytic leukemiaFollicular lymphomaCancer researchLymphomaFollicular phaseLeukemiaMedicineImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Adaptive immune responses occur lymph nodes (LNs) in a microenvironment established by resident stromal cells. LNs are also a site of proliferation of chronic lymphocytic leukemia (CLL), a B cell cancer that alters LN structure in a stereotypic manner. To deeply characterize reactive and CLL LNs, we developed a single-cell RNA sequencing pipeline. We find that proliferation of CLL cells in proliferation centers (PCs), a CLL-specific niche, begins with transient upregulation of MYC, subsequent downregulation of which may limit CLL growth. PCs contain a distinct fibroblast population expressing CCL19 while CLL cells express the CCL19 receptor CCR7, providing a recruitment mechanism for CLL cells to PCs. Using informatic, spatial, and in situ analyses to identify ligand-receptor pairs involving PC CLL cells and nearby immune and stromal cells, we observe that PCs are enriched for macrophages expressing BAFF, the integrin αXβ2 heterodimer, and Galectin9, factors implicated in cell growth, adhesion, and immunosuppression. The most common predicted interactions in PCs involve CD74 and ligands such as MIF, and we find that CD74 blockade consistently inhibits CLL cell growth in culture. Our work highlights key features of the CLL proliferative niche and provides a roadmap for identifying vulnerabilities and new therapeutic strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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