FLT3 is genetically essential for ITD-mutated leukemic stem cells but dispensable for human hematopoietic stem cells
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Leukemic stem cells (LSCs) fuel acute myeloid leukemia (AML) growth and relapse, but therapies tailored toward eradicating LSCs without harming normal hematopoietic stem cells (HSCs) are lacking. FMS-like tyrosine kinase 3 (FLT3) is considered an important therapeutic target due to frequent mutation in AML and association with relapse. However, there has been limited clinical success with FLT3 drug targeting, suggesting either that FLT3 is not a vulnerability in LSC or that more potent inhibition is required, a scenario where HSC toxicity could become limiting. We tested these possibilities by ablating FLT3 using CRISPR/Cas9-mediated FLT3 knockout (FLT3-KO) in human LSCs and HSCs followed by functional xenograft assays. FLT3-KO in LSCs from FLT3-internal tandem duplication (ITD)-mutated but not FLT3-wild-type AMLs resulted in short-term leukemic grafts of FLT3-KO edited cells that disappeared by 12 weeks. By contrast, FLT3-KO in HSCs from the fetal liver, cord blood, and adult bone marrow did not impair multilineage hematopoiesis in primary and secondary xenografts. Our study establishes FLT3 as an ideal therapeutic target where ITD-positive LSCs are eradicated upon FLT3 deletion whereas HSCs are spared. These findings support the development of more potent FLT3-targeting drugs or gene-editing approaches for LSC eradication to improve clinical outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».