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Enregistrement W4417006141 · doi:10.1182/blood-2025-3293

LSD1 inhibition enhances venetoclax efficacy in Acute Myeloid Leukemia via metabolic rewiring

2025· article· en· W4417006141 sur OpenAlexaff
Kanwaldeep Singh, Emily Hartung, Anna Dvorkin‐Gheva, Christina Muhs, Islam Alshamleh, Sara Pishyar, Pradhariny Prabagaran, Suhrid Banskota, Dina Khalaf, Ronan Foley, Alejandro Garcia‐Horton, Brian Leber, Irwin Walker, Kylie Lepic, Frank Schnuetgen, Nina Kurrle, Harald Schwalbe, Hubert Serve, Maria Kleppe, Hugh Young Rienhoff, Gregory R. Steinberg, Tobias Berg

Notice bibliographique

RevueBlood · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentrePopulation Health Research InstituteMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVenetoclaxMyeloid leukemiaAzacitidineClofarabineNPM1LeukemiaIn vivoMyeloidCytarabine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Acute myeloid leukemia (AML) is an aggressive hematological malignancy with poor outcomes. Venetoclax, a BCL2 inhibitor, improves response in older AML patients by targeting leukemic stem cell (LSC) metabolism, but resistance limits its efficacy. Lysine-specific demethylase 1 (LSD1) inhibition has shown promise in AML by promoting differentiation and reducing LSCs. We investigated whether LSD1 inhibitor bomedemstat could enhance venetoclax efficacy in AML. Methods We assessed the cytocidal effects of venetoclax and bomedemstat, alone and in combination, in Hoxa9/Meis1- and MN1-transformed murine myeloid cell lines, 7 human AML cell lines, 26 primary AML samples (across risk groups), and 3 venetoclax-refractory AML samples. In vivo efficacy was studied in two patient-derived xenograft (PDX) models. Gene expression and epigenetic changes were analyzed using bulk RNA sequencing and 10x Chromium Multiome single-cell assays in MOLM-13 cells. Metabolic changes were examined using Seahorse® extracellular flux analyzer and NMR spectrometry. Results Venetoclax alone showed variable IC50 values (6.37 nM–26.3 µM) among primary AML samples, with greater sensitivity in IDH2, WT1, FLT3, and NPM1 mutant samples. Bomedemstat also showed sample-dependent sensitivity (IC50 12.8 nM–110 µM), particularly in IDH2, FLT3, NPM1, and DNMT3A-mutant samples. Co-treatment resulted in synergistic cytotoxicity in 19 of 26 samples, independent of genotype, with synergy correlating with bomedemstat sensitivity (ρ = 0.52, P = 0.0061). Synergism was also observed in two venetoclax-refractory AML samples and one transformed MPN sample. To assess in vivo efficacy, we tested the drug combination in PDX models using two primary AML samples, analyzing mice immediately post-treatment and two weeks later. In the first model (monosomy 7), co-treatment significantly reduced human CD45+ cells in bone marrow vs. vehicle at both timepoints (P = 0.0006 and P = 0.004). Similarly, in second model (NPM1-mutated, FLT3-ITD), leukemic burden was significantly reduced at both timepoints (P = 0.02 and P = 0.017), indicating sustained anti-leukemic effects. The combination also synergistically reduced cell proliferation in murine MN1 cells and human AML cell lines including MOLM-13, MV4-11, Kasumi-1, and KG1a, which served as model systems for mechanistic studies. In MOLM-13 cells, 1 µM bomedemstat treatment enhanced venetoclax-induced apoptosis, increasing Annexin V+ cells from 19.8 ± 0.8% with 100 nM venetoclax alone to 46.6 ± 4.7%. A 5 x 5 dose-response matrix confirmed this synergistic apoptosis effect. RNA sequencing analysis revealed that bomedemstat upregulated myeloid differentiation genes and downregulated glycolysis-related gene expression. Seahorse® analysis showed that bomedemstat treatment led to a dose-dependent reduction in glycolysis (reduced proton efflux rate, PER) and an increase in oxygen consumption rate (OCR)/PER ratio, indicating a metabolic shift toward oxidative phosphorylation (OxPhos). In contrast, venetoclax suppressed OxPhos (reduced OCR and OCR/PER). Co-treatment inhibited both pathways more strongly, suggesting broad suppression of cellular energy metabolism. NMR-based metabolomics confirmed reduced metabolite abundance across multiple metabolic pathways upon combination treatment. These data suggest bomedemstat primes AML cells for venetoclax by rewiring metabolism toward mitochondrial dependence. Supporting this, combining bomedemstat with OxPhos inhibitors (IACS-010759, rotenone, antimycin, oligomycin) synergistically reduced cell proliferation, and Rho-zero MOLM-13 cells, lacking mitochondrial DNA, were more sensitive to bomedemstat than wild-type cells. Consistent with its metabolic effects, bomedemstat increased expression (P = 0.0002) and activation (P = 0.02) of the energy stress sensor AMPK, as shown by western blotting. AMPK activation suppresses anabolic processes such as lipid biosynthesis to restore energy balance. Accordingly, gene set enrichment analysis revealed significant downregulation of lipid biosynthesis pathways following bomedemstat treatment in MOLM-13 cells.Conclusion: Bomedemstat and venetoclax co-treatment showed synergistic anti-leukemic effects in AML models in vitro and in vivo. Our findings suggest that LSD1 inhibition primes AML cells to venetoclax via differentiation-induced metabolic rewiring and activation of AMPK-mediated stress responses, providing the basis for a planned clinical trial.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
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