Thrombopoietin increases susceptibility for EVI1 + KMT2A-MLLT3-driven AML expressing stem cell genes linked to poor outcome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To address the cellular origin of ecotropic virus integration site 1 (EVI1)-expressing aggressive KMT2A-rearranged acute myeloid leukaemia (AML) we integrate an Evi1-GFP reporter allele in the inducible iKMT2A-MLLT3 mouse model. We observe that a single injection of thrombopoietin (TPO) selectively increases the number of cycling Evi1 + haematopoietic stem cells (HSC) and accelerates AML initiation. Comparison of mouse Evi1 + KMT2-MLLT3 + AML originating from TPO-stimulated HSC with human EVI1 + AML reveals higher expression of HSC genes including IL12Rβ2 and INPP4B linked to poor disease outcome of patients of four large AML cohorts. Knockdown experiments show exclusive MECOM-dependency of human EVI1 high KMT2A-rearranged OCI-AML4 cells while reduction of IL12Rβ2 also impairs clonogenic growth of EVI1 low MOLM-13, THP-1 or HL-60 AML cells. Collectively, we show that exogenous factors like TPO can increase the susceptibility for iKMT2A-MLLT3-driven HSC-originating Evi1 + AML expressing stem cell genes linked to transformation maintenance of cell lines, and poor disease outcome of patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».