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Record 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 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldComputer Science
TopicComputational Physics and Python Applications
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité de MontréalCHU Sainte-Justine FoundationMolson FoundationCanadian Cancer Society Research InstituteJW and HM Goodman Family FoundationChildren's Hospital Foundation
KeywordsChromosomal translocationCell fusionCytology
DOInot available

Abstract

fetched live from 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. Afin 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. La 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. La 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. En 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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.016

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.219
Teacher spread0.208 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2021
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