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Enregistrement W4413137758 · doi:10.1038/s41388-025-03528-4

Chromosomal abnormalities of mesenchymal stromal cells in hematological malignancies

2025· review· en· W4413137758 sur OpenAlexafffund
Mateus de Oliveira Lisboa, Tamara Borgonovo, Letícia Fracaro, Aline Rangel‐Pozzo, Paulo Roberto Slud Brofman, Sabine Mai

Notice bibliographique

RevueOncogene · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensResearch ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésMesenchymal stem cellBiologyStromal cellHaematopoiesisBone marrowCancer researchCarcinogenesisChromosome instabilityImmunologyStem cellCancerGeneGeneticsChromosome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, hematological malignancies (HMs) and solid cancers were primarily attributed to cell-intrinsic mechanisms. However, overwhelming evidence highlights the crucial role of the tumor microenvironment in this process. Abnormalities in the bone marrow microenvironment (BMM) contribute to the development of HMs and affect patient outcomes. Bone Marrow Mesenchymal Stromal Cells (BM-MSCs) represent one of the key cell types within the BMM. Interestingly, a single specific gene mutation in BM-MSCs is sufficient to disrupt normal hematopoiesis and promote clonal malignant hematopoiesis in mice. Since a particular mutation may be sufficient, attention must also be given to chromosomal abnormalities (CAs), potentially affecting hundreds of genes. Notably, CAs have been identified in the majority of HMs BM-MSCs. CAs have been detected more frequently in BM-MSCs of HMs patients than in healthy donors. The primary explanation for CAs is chromosomal instability (CIN), a phenomenon characterized by increased rates of CAs. CIN can lead to abnormal gene expression, cellular senescence, and inflammation, altering MSCs. It may compromise their anti-tumorigenic functions and shift the BMM towards a supportive or protective state. Despite the importance of CAs and CIN, cytogenetic results in HM-MSCs appear controversial. This review discusses current studies, suggesting that some of the controversies may result from technical limitations. Furthermore, based on the high incidence of CAs and the lack of patterns (randomness), we suggest this is a case of CIN. Therefore, instead of looking for CAs patterns, we must focus on understanding the phenomenon of CIN in these cells. This includes verifying the frequencies of non-clonal CAs, looking for specific CIN mechanisms and distinguishing whether CIN is a driver or a consequence of HMs. To guide future research and address the existing knowledge gaps, we discuss potential approaches to the challenges in studying CAs in HM-MSCs.

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)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,315 · 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
GenreSynthèse

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'admission2
Résumé présentoui

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