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Enregistrement W4405041908 · doi:10.1182/blood-2024-211039

<i>KMT2C</i> Mutations Co-Operate with <i>KMT2A-MLLT1</i> Fusion to Inhibit Hematopoietic Differentiation in a Zebrafish Model of Infant Leukemia

2024· article· en· W4405041908 sur OpenAlexaff
Sarada Ketharnathan, Keon Collett, Anna Pawelko, Benno Orr, Sergey V. Prykhozhij, Martin Hirst, Jason N. Berman

Notice bibliographique

RevueBlood · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoUniversity of CalgaryUniversity of OttawaAgricultural Research Institute of Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZebrafishLeukemiaMutationHaematopoiesisCancer researchBiologyGeneticsMedicineComputational biologyGeneStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infant leukemia (IL) is an aggressive form of leukemia that occurs in children less than one year of age. It is characterized by high white blood cell counts, hepatosplenomegaly, central nervous system involvement and skin infiltration. Compared to leukemia in older children, IL has increased relapse rates and higher treatment-related morbidities. Fusions involving the KMT2A gene, termed ‘KMT2A-r‘ are seen in 70-80% of infant acute lymphoblastic leukemia and in 50% of infant acute myeloid leukemia patients. However, KMT2A-r alone is not sufficient to induce rapid-onset leukemia, suggesting the presence of additional cooperative mutations. Heterozygous germline mutations in the KMT2C gene were found to be enriched in IL patients with KMT2A-r. Further, the neonatal microenvironment strongly influences KMT2A-r-driven leukemia phenotypes. A highly conserved hematopoietic system and access to early embryonic progenitors make the zebrafish (Danio rerio) an ideal preclinical model for IL. We established a loss-of-function kmt2ca zebrafish mutant using CRISPR-Cas9 mutagenesis. Characterization of hematopoiesis by in situ hybridization showed reduced primitive and definitive erythropoiesis and myelopoiesis at 24- and 48-hours post-fertilization (hpf), respectively, in kmt2ca-/- embryos compared to wildtype. While we observed no changes in hematopoietic stem and progenitor cell specification, cebpa+ myeloid progenitors were upregulated in kmt2ca-/- embryos. Similarly, in adult kmt2ca-/- fish, we observed a significant expansion of myeloid cells accompanied by reduced erythrocytes and lymphocytes. Our findings suggest that kmt2ca loss inhibits hematopoietic differentiation in zebrafish. To model the co-operativity between KMT2C mutations and the KMT2A-MLLT1 fusion, we expressed the human KMT2A-MLLT1 fusion under the zebrafish lmo2 promoter, which drives expression in early hematopoietic progenitors. Using in situ hybridization, we found that zebrafish harboring both the kmt2ca-/- mutation and the KMT2A-MLLT1 fusion exhibited severely reduced expression of hbbe3+ erythrocytes and lcp1+ leukocytes, compared with zebrafish harboring kmt2ca mutation alone, fusion alone or wildtype. KMT2A-r fusions are known to disrupt hematopoietic differentiation via overexpression of HOX genes, regulated by the MEN1-MEIS1 complex. Moreover, enforced co-overexpression of Hoxa9 and Meis1 in mice promotes leukemia with short latency. At 24 hpf, using quantitative PCR, we observed an upregulation of meis1b and hoxa9a genes in kmt2ca-/-:KMT2A-MLLT1 embryos compared with zebrafish harboring kmt2ca mutation alone, fusion alone or wildtype. The inherent overexpression of these pro-leukemia genes may accelerate leukemia development, a phenotype currently under investigation. In conclusion, our preliminary findings suggest that kmt2ca mutations cooperate with the KMT2A-MLLT1 fusion to activate leukemogenic pathways. This in turn may inhibit hematopoietic differentiation and promote the expansion of immature myeloid progenitors, potentially resulting in rapid-onset leukemia. Our zebrafish mutant and transgenic lines thus represent high fidelity in vivo models of IL that can be leveraged for therapeutic screening.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,259 · 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
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