Impact of genomic aberrations including chromosome 1 abnormalities on the outcome of patients with relapsed or refractory multiple myeloma treated with lenalidomide and dexamethasone
Notice bibliographique
Résumé
Previous literature suggests that cytogenetics may be used for risk-adapted therapy in patients with relapsed/refractory multiple myeloma (MM) treated with lenalidomide and dexamethasone. However, the significance of each abnormality is still unclear, and chromosome 1 abnormalities have yet to be studied in this population. We therefore evaluated genetic risk factors including chromosome 1q gain and 1p loss by cIg-FISH in 143 patients with relapsed/refractory MM treated with lenalidomide and dexamethasone, and correlated the genomic aberrations with patient clinical outcomes. Patients had a median of two (range 1-7) previous therapies in this cohort. A total of 119 out of 143 (83%) patients had an objective response, with median time to progression (TTP) and overall survival (OS) of 11 and 28 months, respectively. Patients with del(1p21) or del(17p) (p53) deletions had a significantly shorter TTP. OS was shorter in patients with 1p21 or 17p deletions, but did not reach statistical significance. Prior bortezomib or thalidomide treatment was associated with shorter TTP and OS. Multivariate analysis identified del(17p), del(1p21), and prior bortezomib or thalidomide therapy as independent risk factors for shorter TTP. Our data suggest that chromosome 17p and 1p21 deletions adversely impact the outcome of lenalidomide and dexamethasone treated patients with relapsed/refractory MM. Improved therapeutic strategies are required for these patients.
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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 ».