Transcriptomic Characterization of Primary B Cell Acute Lymphoblastic Leukemia Identifies Novel Protein Biomarkers of High-risk Disease and Novel Mechanisms of L-asparaginase Resistance
Notice bibliographique
Résumé
There is an unmet medical need to improve identification of B cell acute lymphoblastic leukemia (B-ALL) patients at high-risk (HR) for relapse, so that they can receive more aggressive or experimental therapies. Treatment with ABL-targeted therapies has improved outcomes for patients with the Philadelphia (Ph) chromosome that encodes BCR-Abl fusions. “Ph-like” ALL is also characterized by kinase activating mutations that are therapeutically targetable, but they cannot be readily identified using routine clinical methods. The overall goal of my project was to use transcriptomics and single cell immune profiling to improve identification of HR “Ph-like” ALL cases and to identify mechanisms of ALL chemo-resistance. I developed an RNA-Sequencing (RNA-seq) data analysis pipeline and identified fusion transcripts, mutations and a gene expression signature associated with Ph-like cases in a cohort of 45 “B-Other” ALL cases that lacked clinically detected mutations. I then used single cell flow and mass cytometry to show that expression patterns of five surface protein encoding genes (SPEG) robustly distinguished Ph-like cases with ABL1 or CRLF2/JAK2 mutations that promote STAT5 activation from non-Ph-like cases of “B-Other” ALL. Thus, by integrating data from several “multi-omic” approaches, I defined a novel SPEG classification method that can rapidly identify Ph-like ALL cases with targetable signaling mutations. Unfortunately, about 12% of relapsed B-ALL patients are refractory to treatment with L-asparaginase (L-asp), long used as a front-line chemotherapy for ALL cells because they lack Asparagine synthetase (ASNS) and thus require extracellular L-Asparagine. However, few studies have identified mechanisms of L-asp resistance in primary ALL cells. Through bioinformatic and in vitro approaches, I show that deregulation of ASNS expression by promoter fusions or by RAS/MAPK pathway activation promotes L-asp resistance in B-ALL. These data suggest that RAS-targeted therapies could improve outcomes for RAS-mutated ALL. Overall, my work has provided a new method that could be used for routine diagnosis of HR Ph-like ALL cases likely to have targetable signaling mutations. Additionally, I have identified RAS/MAPK signaling as a potential therapeutic target to enhance induction of remission and more effectively treat relapses in patients with RAS-mutated B-ALL.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».