Single-Cell Sequencing and Multi-Omic Technologies in Acute Myeloid Leukemia: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Acute Myeloid Leukemia (AML) exemplifies leukemogenesis as a multistep process in which healthy hematopoietic stemand progenitor cells (HSPCs) acquire sequential genetic and molecular alterations, leading to malignant transformation.Traditional bulk sequencing approaches, although informative, cannot resolve the extensive cellular heterogeneity withinAML. The application of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq)—as shown by Wu et al.—enables the identification ofdistinct differentiation pathways and gene expression profiles at the individual cell level, which are specific to AML subtypesand relate to disease progression. When combined with advanced surface proteomics techniques such as Cellular Indexing ofTranscriptomes and Epitopes by sequencing (CITE-seq), single-cell profiling offers comprehensive insights into AML’scellular architecture, revealing cell surface markers linked to proliferation, migration, and treatment resistance. Integration ofmulti-omic layers—including transcriptomic, epigenomic, and proteomic data—has been further advanced in chromatinaccessibility profiling, collectively aiding in the discovery of innovative therapeutic targets and enhancing diagnosticstrategies. Comprehensive literature searches across PubMed, Cochrane, and Google Scholar were performed to select studieson single-cell and multi-omic analyses in human AML, focusing on work published from 2014 onward. Studies emphasizingleukemic subtypes, differentiation pathways, and novel therapeutic targets were prioritized, with particular attention to recentconceptual and technological advancements in AML research. Recent work by Clark et al. and others has uncoveredpreviously unrecognized AML subpopulations with unique differentiation states and genetic alterations implicated in diseaseprogression and therapy resistance. The integration of transcriptomic and epigenomic data has clarified molecular pathwaysand transcriptional regulators key to leukemic cell survival and proliferation. These advances have substantially deepened ourunderstanding of AML cellular heterogeneity, providing new insight into the mechanisms behind disease evolution andtreatment response. The application of single-cell and multi-omic approaches in AML marks a pivotal advance towardpersonalized medicine. By enabling the identification of AML subtypes, refining risk stratification, and supporting real-timedisease monitoring, these technologies now facilitate the development of targeted therapies tailored to individual molecularprofiles, ultimately improving patient outcomes and guiding clinical decision-making.
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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 | 0,010 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».