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Enregistrement W2015018636 · doi:10.1182/blood-2014-12-615757

IgH-V(D)J NGS-MRD measurement pre- and early post-allotransplant defines very low- and very high-risk ALL patients

2015· article· en· W2015018636 sur OpenAlexaff
Michael A. Pulsipher, Chris Carlson, Bryan Langholz, Donna A. Wall, Kirk R. Schultz, Nancy Bunin, Ilan R. Kirsch, Julie M. Gastier‐Foster, Michael J. Borowitz, Cindy Desmarais, David Williamson, Michael Kalos, Stephan A. Grupp

Notice bibliographique

RevueBlood · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteSt. Baldrick's Foundation
Mots-clésMedicineOncologyInternal medicineCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Positive detection of minimal residual disease (MRD) by multichannel flow cytometry (MFC) prior to hematopoietic cell transplantation (HCT) of patients with acute lymphoblastic leukemia (ALL) identifies patients at high risk for relapse, but many pre-HCT MFC-MRD negative patients also relapse, and the predictive power MFC-MRD early post-HCT is poor. To test whether the increased sensitivity of next-generation sequencing (NGS)-MRD better identifies pre- and post-HCT relapse risk, we performed immunoglobulin heavy chain (IgH) variable, diversity, and joining (V[D]J) DNA sequences J NGS-MRD on 56 patients with B-cell ALL enrolled in Children's Oncology Group trial ASCT0431. NGS-MRD predicted relapse and survival more accurately than MFC-MRD (P < .0001), especially in the MRD negative cohort (relapse, 0% vs 16%; P = .02; 2-year overall survival, 96% vs 77%; P = .003). Post-HCT NGS-MRD detection was better at predicting relapse than MFC-MRD (P < .0001), especially early after HCT (day 30 MFC-MRD positive relapse rate, 35%; NGS-MRD positive relapse rate, 67%; P = .004). Any post-HCT NGS positivity resulted in an increase in relapse risk by multivariate analysis (hazard ratio, 7.7; P = .05). Absence of detectable IgH-V(D)J NGS-MRD pre-HCT defines good-risk patients potentially eligible for less intense treatment approaches. Post-HCT NGS-MRD is highly predictive of relapse and survival, suggesting a role for this technique in defining patients early who would be eligible for post-HCT interventions. The trial was registered at www.clinicaltrials.gov as #NCT00382109.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations224
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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