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Enregistrement W4409624317 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-902

Abstract 902: Examining the impact of chromosome 1q-located gamma secretase subunits in the resistance to BCMA-targeted therapies in multiple myeloma patients

2025· article· en· W4409624317 sur OpenAlexaff
Sejal Chikhale, Mansour Poorebrahim, Holly Lee, Elham Hasheminasabgorji, Anja Barbour, David Jung, Paola Neri, Nizar J. Bahlis

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGamma secretaseMultiple myelomaCancer researchMedicineChromosomeGeneticsInternal medicineOncologyBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multiple Myeloma (MM) is an incurable hematological malignancy originating from abnormal plasma cells in the bone marrow. A common genetic abnormality in MM is the gain or amplification of chromosome arm 1q (chr1q), present in 30-40% of MM patients and typically associated with poor prognosis. Chr1q includes three subunits of the gamma-secretase (GS) enzyme- Nicastrin (NCSTN), Presenilin-2 (PS2), and Anterior Pharynx Defective 1 Homolog A (APH1A)—which catalyze the conversion of membrane-bound BCMA (mBCMA) to soluble BCMA (sBCMA). BCMA is a crucial target receptor for anti-BCMA therapies. Elevated sBCMA levels are linked to poor prognosis and reduced efficacy of BCMA-targeted therapies, apparently due to the sink effect. We hypothesize that chr1q amplification in MM leads to increased GS expression, resulting in reduced mBCMA and elevated sBCMA levels, which may drive resistance to BCMA-targeted therapies and contribute to adverse patient outcomes. To investigate this, we employed cloning and lentiviral transduction techniques to overexpress NCSTN, PS2, and APH1A individually, as well as in various combinations, in OPM2 myeloma cell lines, generating seven novel cell lines. Each subunit was fused with distinct tags to confirm successful transduction and overexpression. Using flow cytometry with BCMA-PE antibodies and sBCMA ELISA, we assessed mBCMA and sBCMA levels across these GS subunit-overexpressing cell lines compared to an empty vector control. Our results demonstrated that all seven GS subunit-overexpressing OPM2 cell lines exhibited decreased mBCMA levels. The triple-overexpressing cell line (NCSTN, PS2, and APH1A) showed a remarkable ten-fold reduction in mBCMA compared to the control. Additionally, differences in sBCMA levels were observed across the GS subunit-overexpressing cell lines relative to the control. These findings underscore the pivotal role of GS subunits encoded by chr1q in driving the poor prognosis associated with chr1q gain or amplification in MM. Ongoing analyses aim to elucidate the resistance mechanisms of these GS subunit-overexpressing OPM2 cell lines to anti-BCMA CAR-T therapies and T-cell engagers (TCEs). Citation Format: Sejal Chikhale, Mansour Poorebrahim, Holly Lee, Elham Hasheminasabgorji, Anja Barbour, David Jung, Paola Neri, Nizar J. Bahlis. Examining the impact of chromosome 1q-located gamma secretase subunits in the resistance to BCMA-targeted therapies in multiple myeloma patients [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 902.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0020,001

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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