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Enregistrement W1855200385 · doi:10.1016/j.bbmt.2015.07.030

DNMT3A R882 Mutation with FLT3-ITD Positivity Is an Extremely Poor Prognostic Factor in Patients with Normal-Karyotype Acute Myeloid Leukemia after Allogeneic Hematopoietic Cell Transplantation

2015· article· en· W1855200385 sur OpenAlexaff
Jae‐Sook Ahn, Hyeoung‐Joon Kim, Yeo‐Kyeoung Kim, Seun-Shin Lee, Sung‐Hoon Jung, Deok‐Hwan Yang, Je‐Jung Lee, Nan Young Kim, Seung Hyun Choi, Chul Won Jung, Jun‐Ho Jang, Hee‐Je Kim, Joon Ho Moon, Sang Kyun Sohn, Jong-Ho Won, Sung‐Hyun Kim, Dennis Dong Hwan Kim

Notice bibliographique

RevueBiology of Blood and Marrow Transplantation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinistry of Education, Science and TechnologyNational Research Foundation of KoreaChonnam National UniversityMinistry of Health and WelfareNational Research Foundation
Mots-clésNPM1CEBPAMedicineOncologyInternal medicineIDH1Myeloid leukemiaHematopoietic stem cell transplantationHazard ratioTransplantationNeuroblastoma RAS viral oncogene homologMutationCancer researchKaryotypeCancerKRASGeneticsBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prognostic relevance of epigenetic modifying genes (DNMT3A, TET2, and IDH1/2) in patients with acute myeloid leukemia (AML) has been investigated extensively. However, the prognostic implications of these mutations after allogeneic hematopoietic cell transplantation (HCT) have not been evaluated comprehensively in patients with normal-karyotype (NK)-AML. A total of 115 patients who received allogeneic HCT for NK-AML were retrospectively evaluated for the FLT3-ITD, NPM1, CEBPA, DNMT3A, TET2, IDH1/2, WT1, NRAS, ASXL2, FAT1, DNAH11, and GATA2 mutations in diagnostic samples and analyzed for long-term outcomes after allogeneic HCT. The prevalence rates for the mutations were as follows: FLT3-ITD positivity (FLT3-ITD(pos)) (32.2%), NPM1 mutation (43.5%), CEBPA mutation (double) (24.6%), DNMT3A mutation (DNMT3A(mut)) (31.3%), DNMT3A R882(mut) (18.3%), TET2 mutation (8.7%), and IDH1/2 mutation (16.5%). The 5-year overall survival (OS) and event-free survival (EFS) rates were 57.3% and 58.1%, respectively. A multivariate analysis revealed that FLT3-ITD(pos) (hazard ratio, [HR], 2.23; P = .006) and DNMT3A R882(mut) (HR, 2.74; P = .002) were unfavorable prognostic factors for OS. In addition, both mutations were significant risk factors for EFS and relapse. People with DNMT3A R882(mut) accompanied by FLT3-ITD(pos) had worse OS and EFS, and higher relapse rates than those with the other mutations, which were confirmed in a propensity score 1:2 matching analysis. These results suggest that DNMT3A R882(mut), particularly when accompanied by FLT3-ITD(pos), is a significant prognostic factor for inferior transplantation survival outcome by increasing relapse risk, even after allogeneic HCT.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeObservationnel
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

Citations60
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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