Single cell clonotypic and transcriptional evolution of multiple myeloma precursor disease.
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Dang Minghao, Wang Ruiping, Lee Hans C, Patel Krina K, Becnel Melody R, Han Guangchun, Thomas Sheeba K, Hao Dapeng, Chu Yanshuo, Weber Donna M, Lin Pei, Lutter-Berka Zuzana, Berrios Nolasco David A, Huang Mei, Bansal Hima, Song Xingzhi, Zhang Jianhua, Futreal Andrew, Moreno Rueda Luz Yurany, Symer David E, Green Michael R, Rojas Hernandez Cristhiam M, Kroll Michael, Afshar-Khargan Vahid, Ndacayisaba Libere J, Kuhn Peter, Neelapu Sattva S, Orlowski Robert Z, Wang Linghua, Manasanch Elisabet E
Аннотация
Multiple myeloma remains an incurable disease, and the cellular and molecular evolution from precursor conditions, including monoclonal gammopathy of undetermined significance and smoldering multiple myeloma, is incompletely understood. Here, we combine single-cell RNA and B cell receptor sequencing from fifty-two patients with myeloma precursors in comparison with myeloma and normal donors. Our comprehensive analysis reveals early genomic drivers of malignant transformation, distinct transcriptional features, and divergent clonal expansion in hyperdiploid versus non-hyperdiploid samples. Additionally, we observe intra-patient heterogeneity with potential therapeutic implications and identify distinct patterns of evolution from myeloma precursor disease to myeloma. We also demonstrate distinctive characteristics of the microenvironment associated with specific genomic changes in myeloma cells. These findings add to our knowledge about myeloma precursor disease progression, providing valuable insights into patient risk stratification, biomarker discovery, and possible clinical applications.