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Enregistrement W4411743715 · doi:10.1002/ctm2.70380

T‐cell differentiation stage block bias confers hypermethylation and mediastinal preference in T‐cell lymphoblastic lymphoma

2025· article· en· W4411743715 sur OpenAlexaff
Jiali Wang, Bo Qian, Xiaowen Yu, Yidan Zhang, Chunlei Zhou, Tingting Yang, Le Xia, Gang Zhang, Yaping Wang, Yongjun Fang

Notice bibliographique

RevueClinical and Translational Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCancer researchBiologyFlow cytometryT cellDemethylating agentMolecular biologyImmunologyDNA methylationGeneticsGene expressionGeneImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The clinical guideline classifies T-LBL and T-ALL jointly, differentiating them merely by the bone marrow blast cell proportion. However, their distinct clinical manifestations, genetic profiles, and specific pathogenic requirements have prompted us to reevaluate the differences between them. METHODS AND RESULTS: We established the NCH-TALL-LBL cohort, which includes flow cytometry data and somatic mutation data from our center. Additionally, we collected T-LBL samples and implemented single-cell RNA sequencing and single-cell T-cell receptor sequencing. Combining the single-cell RNA sequencing data of T-ALL, expression array data, flow cytometry data, we discovered that malignant T cells in T-LBL are predominantly in the DN- and DP-stage blocking modes (DP cells dominate). This block mode in T-LBL generates signals that drive the development of an immunosuppressive microenvironment and the mediastinum preference. Additionally, E2F2, an active transcription factor in the DP and DN stages, upregulates the expression of UHRF1, resulting in hypermethylation of tumor suppressor genes. Findings from in vivo and in vitro research clearly show that demethylation therapy targeting this mechanism effectively inhibits tumor proliferation in T-LBL. CONCLUSION: From the perspective of differentiation blockage, T-LBL and T-ALL represent different stages of the same disease, and the stage block bias of T-cell contributes to their heterogeneity. KEY POINTS: Malignant T cells in T-LBL are primarily blocked in the DN and DP stages, which contributes to the immunosuppressive TME and mediastinum preference of T-LBL. The active transcription factor E2F2 in the DP and DN stages upregulates UHRF1 expression, leading to the hypermethylation of tumor suppressor genes in T-LBL. Demethylation therapy targeting the hypermethylation of tumor suppressor genes mediated by UHRF1 effectively inhibits tumor proliferation in T-LBL.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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