Elucidating minimal residual disease of paediatric B-cell acute lymphoblastic leukaemia by single-cell analysis

微小残留病 生物 转录组 癌症研究 细胞 B细胞 细胞培养 免疫学 白血病 基因 遗传学 抗体 基因表达
作者
Yingchi Zhang,Shicheng Wang,Jingliao Zhang,Chao Liu,Xinqi Li,Wenbo Guo,Yong-Juan Duan,Xiaohong Chen,Su-Yu Zong,Jiarui Zheng,Yixuan Wu,Xiaoli Chen,Xuelian Cheng,Yanxia Chang,Yue Wang,Feng Ding,Wenyu Yang,Xiaojuan Chen,Ye Guo,Li Zhang
出处
期刊:Nature Cell Biology [Nature Portfolio]
卷期号:24 (2): 242-252 被引量:43
标识
DOI:10.1038/s41556-021-00814-7
摘要

Minimal residual disease that persists after chemotherapy is the most valuable prognostic marker for haematological malignancies and solid cancers. Unfortunately, our understanding of the resistance elicited in minimal residual disease is limited due to the rarity and heterogeneity of the residual cells. Here we generated 161,986 single-cell transcriptomes to analyse the dynamic changes of B-cell acute lymphoblastic leukaemia (B-ALL) at diagnosis, residual and relapse by combining single-cell RNA sequencing and B-cell-receptor sequencing. In contrast to those at diagnosis, the leukaemic cells at relapse tended to shift to poorly differentiated states, whereas the changes in the residual cells were more complicated. Differential analyses highlighted the activation of the hypoxia pathway in residual cells, resistant clones and B-ALL with MLL rearrangement. Both in vitro and in vivo models demonstrated that inhibition of the hypoxia pathway sensitized leukaemic cells to chemotherapy. This single-cell analysis of minimal residual disease opens up an avenue for the identification of potent treatment opportunities for B-ALL.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
2秒前
jerry发布了新的文献求助10
4秒前
开心饭发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
CipherSage应助不麻怎么吃采纳,获得10
9秒前
江江完成签到 ,获得积分10
9秒前
科研通AI6.2应助阿坤采纳,获得10
10秒前
11秒前
11秒前
yanchen完成签到,获得积分10
12秒前
zzz完成签到 ,获得积分10
12秒前
15秒前
sky发布了新的文献求助10
16秒前
含蓄平蓝发布了新的文献求助10
17秒前
dyk发布了新的文献求助10
18秒前
shining应助阿坤采纳,获得10
20秒前
21秒前
Yanchen完成签到,获得积分10
21秒前
善学以致用应助jerry采纳,获得10
22秒前
23秒前
23秒前
科研通AI6.4应助dyk采纳,获得10
25秒前
Vince发布了新的文献求助10
25秒前
指责一头小牛完成签到,获得积分10
26秒前
mou小白完成签到 ,获得积分10
26秒前
26秒前
那行laxg发布了新的文献求助10
27秒前
kongxiaofan发布了新的文献求助10
29秒前
JokerLe完成签到,获得积分10
29秒前
Hello应助阿坤采纳,获得10
29秒前
30秒前
六六完成签到 ,获得积分10
30秒前
30秒前
hhh发布了新的文献求助10
31秒前
haha发布了新的文献求助10
32秒前
32秒前
星辰大海应助大力惜海采纳,获得10
33秒前
34秒前
Robbins发布了新的文献求助10
35秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
Yangtze Reminiscences. Some Notes And Recollections Of Service With The China Navigation Company Ltd., 1925-1939 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6353802
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8168918
关于积分的说明 17194868
捐赠科研通 5410005
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2863885
邀请新用户注册赠送积分活动 1841285
关于科研通互助平台的介绍 1689925