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Enregistrement W7132972755

Transcriptomic Characterization of Primary B Cell Acute Lymphoblastic Leukemia Identifies Novel Protein Biomarkers of High-risk Disease and Novel Mechanisms of L-asparaginase Resistance

2021· dissertation· W7132972755 sur OpenAlexaff
Mark William Gower

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2021
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscriptomeGeneDiseaseGene expression profilingAsparaginaseB cellLeukemiaGene signatureImmune system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,248 · 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
Publié2021
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