Dual STAT3/STAT5 inhibition as a novel treatment strategy in T-prolymphocytic leukemia
Notice bibliographique
Résumé
T-prolymphocytic leukemia (T-PLL) is a rare, aggressive T-cell malignancy with poor outcomes and an urgent need for new therapeutic approaches. Integrating genomic data and new transcriptomic profiling, we identified recurrent JAK/STAT mutations (predominantly in JAK3 and STAT5B) as hallmarks in a cohort of 335 T-PLL cases. In line, transcriptomic and protein analyses revealed constitutive JAK/STAT activation in virtually all samples. Consequently, we explored the anti-leukemic potential of dual STAT3/STAT5 non-PROTAC degraders in T-PLL, with JPX-1244 as our lead substance. JPX-1244 efficiently and selectively induced cell death in primary T-PLL samples, including those resistant to conventional therapies, by blocking STAT3 and STAT5 phosphorylation and by inducing their degradation. The extent of STAT3/STAT5 degradation directly correlated with cytotoxicity. RNA-sequencing confirmed the treatment-related downregulation of STAT5 target genes. While JAK/STAT mutations did not predict responses to pharmacologic STAT3/STAT5 degradation, elevated expression of TOX, PAK6, and SPINT1 were associated with drug sensitivity. In subsequent combination screenings, cladribine, venetoclax, and azacytidine emerged as most effective combination partners of STAT3/STAT5 degraders, even in low-responding T-PLL samples, all synergistically reducing STAT5 phosphorylation. These findings highlight dual STAT3/STAT5 inhibition, particularly in combination with hypomethylating and BCL2-targeting agents, as a promising interventional approach in T-PLL, warranting further investigation.
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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) | 0,001 | 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 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 ».