Genomic stratification of multiple myeloma treated with novel agents
Notice bibliographique
Résumé
Allan Jianga, Donna Reecea & Hong Chang*aa Department of Laboratory Hematology and Medical Oncology, University Health Network, Toronto, CanadaCorrespondence: Hong Chang, MD, PhD, FRCPC, Department of Laboratory Hematology, University Health Network, 200 Elizabeth St, 11E-413, Toronto, Ontario, Canada, M5G 2C4. Tel: 416-340-4858. Fax: 416-340-5543. E-mail: Hong.Chang@uhn.on.caAbstractCytogenetic testing is now routinely performed for the prognostic work-up of multiple myeloma (MM). The abnormalities del(17p), t(4;14) and del(13q) have been established as predictors of poor outcome in patients with MM treated with conventional chemotherapy or stem cell transplant; chromosome 1q gains and 1p losses have also been identified as novel prognostic factors. In recent years, bortezomib and lenalidomide have emerged as effective treatments for both relapsed/refractory and newly diagnosed MM. However, the effect of cytogenetic abnormalities is unclear among patients with MM treated with these novel agents. Here we review recent studies that analyze the impact of specific genomic aberrations on the outcome of MM treated with bortezomib and/or lenalidomide.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».