Memory T‐Cell Phenotype in Cutaneous T‐Cell Lymphoma Is Modified by Germline Gene Gametocyte Specific Factor 1
Notice bibliographique
Résumé
Cutaneous T-cell lymphoma (CTCL) is a heterogeneous group of lymphoproliferative disorders characterised by skin infiltration by malignant memory T cells. While most patients will present with an indolent disease, others will follow a highly aggressive clinical course. Currently, defining disease prognosis remains challenging. Ectopic expression of gametocyte-specific factor 1 (GTSF1) has emerged as a potential prognostic biomarker. However, its contribution to CTCL carcinogenesis remains unknown. Here, we report that GTSF1 contributes to carcinogenesis by partially modifying the memory/effector phenotype of the malignant T cells. GTSF1 knockdown in CTCL cells led to T-cell activation and production of IFNγ and TNFα. Advanced stages of the disease are associated with decreased production of these cytokines. Notably, we show that patients classified with high expression of GTSF1 are associated with a worse disease prognosis. Taken together, our findings indicate that GTSF1 expression in CTCL cells allows them to acquire memory T-cell phenotype. Malignant memory T cells have a decreased production of immune-responsive cytokines, leading to a diminished immune response and disease progression. GTSF1 is an important candidate as a prognostic biomarker. Furthermore, understanding the specific function of GTSF1 might help develop novel targeted treatment options for CTCL patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».