A genome‐wide single‐nucleotide polymorphism‐array can improve the prognostic stratification of the core binding factor acute myeloid leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Core binding factor (CBF) AML with the D816 C-KIT gene mutation demonstrate inferior treatment outcomes. However, the remaining cases without the D816 C-KIT mutation imply a requirement of more sophisticated dissection of the patients according to their prognosis. In this study, we analyzed the prognostic value of a single nucleotide polymorphism array (SNP-A) based karyotyping combined with metaphase cytogenetics (MC) to facilitate further stratification of CBF AML patients. A total of 98 CBF AML patients were included and genome-wide Human SNP 6.0 Arrays (Affymetrix) were performed using marrow samples taken at diagnosis. Overall, 40 abnormal lesions were identified in 25 patients (26%). Survival of the patients with the abnormal lesion(s) detected by SNP-A and/or MC was worse than those without lesions in terms of the 2-year overall survival (OS; 57.5% vs. 76.4%, P = 0.028), event-free (EFS; 45.7% vs. 66.2%, P = 0.072), and leukemia-free survival (LFS; 49.0% vs. 77.4%, P = 0.015), specially in the subgroup with inv(16)/t(16;16) (40.9% vs. 80.2% OS, P = 0.040) and in the subgroup without the D816 C-KIT mutation (61.6% vs. 82.7% OS, P = 0.038). Multivariate analysis confirmed the prognostic impact of the abnormal SNP-A and/or MC lesion on EFS (HR 2.011, P = 0.047), and LFS (HR 3.231, P = 0.005) in the overall CBF AML. This study suggests that the combined use of SNP-A with MC in the CBF AML can provide important prognostic value, especially in the inv(16)/t(16;16) subgroup or in the patients without the D816 C-KIT mutation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».