Abstract 2819: Metabolic determinants of ferroptosis in B-cell malignancies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although the development of targeted approaches has been effective for the treatment of B-cell malignancies, outcomes remain poor in the relapsed and refractory settings. To expand the portfolio of B-cell-selective drugs, we developed an interactive computational tool (lymphoblasts.org) and identified ferroptosis, a form of cell death driven by iron-dependent membrane lipid peroxidation, as a previously unrecognized selective vulnerability in B-cell malignancies. Although ferroptosis has shown potential in therapy-resistant tumors, no potent ferroptosis inducers are available clinically, and a better understanding of the factors regulating ferroptosis is required to allow its therapeutic targeting and the development of clinical grade ferroptosis inducers. Our comparative analyses of CRISPR dependency (DepMap) and drug (CTD, GDSC) screens revealed that B-cell malignancies are particularly sensitive to ferroptosis and depend on several anti-ferroptotic molecules that notably include components of the glutathione synthesis machinery (GCLC, GCLM, GSS) and selenoprotein synthesis (SEPHS2, LRP8). Strikingly, this analysis also identified pro-ferroptotic genes involved in iron (TFRC) and polyunsaturated fatty acid (PUFA; ACSL4) metabolism as selective B-cell dependencies, suggesting that addiction to these pro-ferroptotic processes makes B-cell malignancies intrinsically vulnerable to ferroptosis. Accordingly, iron chelation treatment showed a much higher toxicity in B-cell malignancies compared to solid tumors, and Cre-mediated ablation of Tfrc in murine models of B-cell acute lymphoblastic leukemia (B-ALL) and B-cell lymphoma induced rapid cell death. Cre-mediated loss of ACSL4, while making cells almost completely resistant to ferroptosis, significantly compromised murine B-ALL cell viability, suggesting a key role of ACSL4 and PUFA in B-cell malignancy survival. An important role of ACSL4 and PUFA metabolism in B-cell malignancies was also suggested by analysis of clinical data from the diffuse large B-cell lymphoma MMMLNP trial, which revealed that greater than median expression of ACSL4 is associated with significantly worse survival (p = 0.0007).To uncover new ferroptotic regulators in B-cell malignancies, we performed whole-genome CRISPR knockout screens under the selective pressure of the ferroptosis inducers RSL3, Erastin, and FINO2, which highlighted several known ferroptosis regulators and uncovered new ferroptosis-related genes and pathways including sphingolipid metabolism (KDSR), phosphatidylcholine synthesis (FLVCR1, PCYT1A), inositol metabolism (ITPK1, IPMK), and lipid membrane remodelling (ATP8B2). Taken together, our findings uncover iron and PUFA metabolism as selective B-cell dependencies that likely contribute to their exquisite sensitivity to ferroptosis and identifies novel regulators of ferroptosis in B-cell malignancies. Citation Format: Etienne Leveille, Eden Bramson, Mark Robinson, Thierry Bertomeu, Andrew Chatr-Aryamontri, Shalin Kothari, Markus Müschen. Metabolic determinants of ferroptosis in B-cell malignancies [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 2819.
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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) | 0,006 | 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 ».