Inhibition of MLLT1 limits growth of MLL-AF4 leukaemias without killing healthy haematopoietic stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A major challenge in cancer therapeutics has been the identification of targets that are selectively toxic to cancer cells while displaying limited effects on healthy counterparts. Toxicities related to blood production from haematopoietic stem and progenitor cells (HSPCs) can be particularly problematic and result in patient morbidity and mortality. Within haematological malignancies, therapy response rates and patient survival vary widely between cancer subtypes, with leukaemias driven by the MLL-AF4 fusion protein associated with poor prognosis. MLLT1 has been recently identified as a key potential target in acute myeloid leukaemia. Here we evaluated a panel of leukaemia cell lines and healthy HSPCs for their sensitivity to the MLLT1 inhibitor SGC-iMLLT. We found that SGC-iMLLT strongly inhibited MLL-AF4-driven leukaemia growth in vitro and in vivo. By contrast, SGC-iMLLT did not alter in vitro colony forming potential of human HSPCs or affect long-term in vivo function of mouse HSPCs. These results suggest that SGC-iMLLT may have a promising therapeutic window in the treatment of MLL-AF4-driven leukaemias, and that further clinical development is warranted.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».