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Enregistrement W6979910668

Analyse épigénétique intégrative pour identifier de nouveaux biomarqueurs dans la leucémie myéloïde aiguë causée par des translocations chromosomiques de type KMT2A

2021· dissertation· fr· W6979910668 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

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Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Physics and Python Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalCHU Sainte-Justine FoundationMolson FoundationCanadian Cancer Society Research InstituteJW and HM Goodman Family FoundationChildren's Hospital Foundation
Mots-clésChromosomal translocationCell fusionCytology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La leucémie est une forme de cancer qui affecte les cellules du système hématopoïétique. Selon la lignée cellulaire affectée et la vitesse de développement du cancer, la leucémie peut être myéloïde ou lymphoïde, aiguë ou chronique, respectivement. Chez les enfants, elles sont souvent caractérisées par la présence de translocations chromosomiques, impliquant notamment le gène KMT2A. L'impact biologique de ces fusions de gènes, connues pour être des perturbateurs épigénétiques, est encore mal compris.
\n
\nAfin d’étudier spécifiquement les conséquences de la présence de fusion impliquant le gène KMT2A, un modèle leucémique humain chez la souris a été mis en place. Le modèle utilisé consiste à induire de manière rétrovirale l’expression d’une fusion oncogénique dans des cellules souches hématopoïétiques et progénitrices d’un unique donneur sain. Ces cellules sont ensuite injectées dans des souris immunodéficientes pour produire une leucémie aiguë myéloïde ou lymphoïde après quelques semaines. L’utilisation de ce modèle leucémique vise à définir les gènes qui sont régulés de manière épigénétique et essentiels dans le processus de leucémogenèse médié par une translocation chromosomique faisant intervenir le gène KMT2A.
\n
\nLa première partie des travaux cartographie les changements génétiques et épigénétiques à chacun des stades de la leucémogénèse causée par la fusion KMT2A-MLLT3. Nous avons cartographié les changements épigénétiques tels que la méthylation de l’ADN (Methyl-seq), les modifications des histones (ChIP-seq) et l’accessibilité de la chromatine (ATAC-seq), puis les avons corrélés avec les niveaux d’expression des gènes (RNA-seq). Nous avons observé que les leucémies myéloïdes aiguës présentent un phénotype global d'hypométhylation tandis que les changements d'expression après l'addition de la fusion ont mis en évidence l’inactivation de gènes associés aux cellules souches et des altérations dans d'autres gènes impliqués dans la leucémogenèse tels que S100A8/9. Nos données d’ATAC-seq ont montré qu'il y avait relativement peu de changements spécifiques à la leucémie myéloïde aiguë et que la grande majorité correspondait à des régions de chromatine ouvertes et à des régions contenant des motifs pour des facteurs de transcription précédemment observés dans d'autres types de cellules sanguines. L’analyse des marques d’histones associées à des promoteurs actifs suggère également un potentiel rôle du récepteur CCR1 et de son ligand spécifique CCL23. Finalement, nos résultats suggèrent que la transformation leucémique par la fusion KMT2A-MLLT3 implique des modifications épigénétiques minimes qui requièrent également la coopération des réseaux transcriptionnels utilisés dans les cellules sanguines normales.
\n
\nLa deuxième partie de cette thèse s’intéresse à la fusion de gènes KMT2A-MLLT4, une translocation chromosomique peu étudiée mais pour laquelle le pronostic vital des patients est connu pour être défavorable et pire que celui des patients porteurs de la fusion KMT2A-MLLT3. L’extension de notre modèle à la fusion KMT2A-MLLT4 nous permet d’appliquer les mêmes approches que précédemment et de détailler les différences génétiques et épigénétiques entre ces deux fusions, jusqu’à maintenant jamais caractérisées. Nous avons pu observer une baisse globale d’expression dans un groupe de gènes intervenant dans les processus ribosomaux et traductionnels. Par ailleurs, PROM1 (CD133) fait office de potentiel candidat biomarqueur permettant la distinction entre ces deux translocations chromosomiques tandis que le gène LPL pourrait jouer un rôle dans la leucémogenèse médiée par la fusion de gènes KMT2A-MLLT4.
\n
\nEn conclusion, l’étude des mécanismes à chacun des stades du développement leucémique nous a fourni une meilleure compréhension des changements épigénétiques intervenant dans le processus de leucémogenèse causé par des réarrangements de type KMT2A. Une meilleure caractérisation de la pathophysiologie de la leucémie pourrait permettre d’explorer des avenues thérapeutiques plus ciblées.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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