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
迅速沛珊发布了新的文献求助10
2秒前
思源应助123采纳,获得10
3秒前
3秒前
3秒前
4秒前
175完成签到,获得积分10
6秒前
Hello应助研友-wbg-LjbQIL采纳,获得10
6秒前
学学学发布了新的文献求助10
7秒前
lyla发布了新的文献求助10
7秒前
pluto应助迅速沛珊采纳,获得10
8秒前
研友_VZG7GZ应助迅速沛珊采纳,获得10
8秒前
9秒前
清新的易真完成签到,获得积分10
9秒前
钟贵泉发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
10秒前
11秒前
11秒前
科研通AI6.1应助hyhyhyhy采纳,获得10
11秒前
12秒前
乐乐应助wyf采纳,获得10
13秒前
JokerLe发布了新的文献求助10
14秒前
罗ning完成签到,获得积分20
14秒前
太清完成签到,获得积分10
15秒前
123发布了新的文献求助10
15秒前
zyy发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
lchen发布了新的文献求助10
17秒前
ikk发布了新的文献求助10
17秒前
纯真的雪青完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
ahua完成签到 ,获得积分10
18秒前
杨永佳666完成签到 ,获得积分10
18秒前
太清发布了新的文献求助10
19秒前
感冒药发布了新的文献求助10
20秒前
22秒前
机灵的曼青完成签到,获得积分10
23秒前
banqia完成签到,获得积分10
24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 6354016
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8169043
关于积分的说明 17195679
捐赠科研通 5410194
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2863904
邀请新用户注册赠送积分活动 1841339
关于科研通互助平台的介绍 1689961