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Enregistrement W2148202982 · doi:10.1056/nejmoa1403088

Targetable Kinase-Activating Lesions in Ph-like Acute Lymphoblastic Leukemia

2014· article· en· W2148202982 sur OpenAlexaff
Kathryn G. Roberts, Yongjin Li, Debbie Payne-Turner, Richard C. Harvey, Yung‐Li Yang, Deqing Pei, Kelly McCastlain, Li Ding, Charles Lu, Guangchun Song, Jing Ma, Jared Becksfort, Michael Rusch, Shann-Ching Chen, John Easton, Jinjun Cheng, Kristy Boggs, Natalia Santiago-Morales, Ilaria Iacobucci, Robert S. Fulton, Ji Wen, Marcus Valentine, Cheng Cheng, Steven W. Paugh, Meenakshi Devidas, I‐Ming Chen, Shalini C. Reshmi, Amy Smith, Erin Hedlund, Pankaj Gupta, Panduka Nagahawatte, Gang Wu, Xiang Chen, Donald Yergeau, Bhavin Vadodaria, Heather L. Mulder, Naomi Winick, Eric Larsen, William L. Carroll, Nyla A. Heerema, Andrew J. Carroll, Guy H. Grayson, Sarah K. Tasian, Andrew S. Moore, Frank Keller, Melissa Frei‐Jones, James A. Whitlock, Elizabeth A. Raetz, Deborah L. White, Timothy P. Hughes, Jaime M. Guidry Auvil, Malcolm A. Smith, Guido Marcucci, Clara D. Bloomfield, Krzysztof Mrózek, Jessica Kohlschmidt, Wendy Stock, Steven M. Kornblau, Marina Konopleva, Elisabeth Paietta, Ching‐Hon Pui, Sima Jeha, Mary V. Relling, William E. Evans, Daniela S. Gerhard, Julie M. Gastier-Foster, Elaine R. Mardis, Richard K. Wilson, Mignon L. Loh, James R. Downing, Stephen P. Hunger, Cheryl L. Willman, Jinghui Zhang, Charles G. Mullighan

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute of General Medical SciencesU.S. Public Health ServiceSt. Jude Children's Research Hospital
Mots-clésLymphoblastic LeukemiaTyrosine kinaseCancer researchPhiladelphia chromosomeGeneLeukemiaABLKinaseMedicineTyrosine-kinase inhibitorBiologyInternal medicineChromosomal translocationGeneticsSignal transductionCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Philadelphia chromosome-like acute lymphoblastic leukemia (Ph-like ALL) is characterized by a gene-expression profile similar to that of BCR-ABL1-positive ALL, alterations of lymphoid transcription factor genes, and a poor outcome. The frequency and spectrum of genetic alterations in Ph-like ALL and its responsiveness to tyrosine kinase inhibition are undefined, especially in adolescents and adults. METHODS: We performed genomic profiling of 1725 patients with precursor B-cell ALL and detailed genomic analysis of 154 patients with Ph-like ALL. We examined the functional effects of fusion proteins and the efficacy of tyrosine kinase inhibitors in mouse pre-B cells and xenografts of human Ph-like ALL. RESULTS: Ph-like ALL increased in frequency from 10% among children with standard-risk ALL to 27% among young adults with ALL and was associated with a poor outcome. Kinase-activating alterations were identified in 91% of patients with Ph-like ALL; rearrangements involving ABL1, ABL2, CRLF2, CSF1R, EPOR, JAK2, NTRK3, PDGFRB, PTK2B, TSLP, or TYK2 and sequence mutations involving FLT3, IL7R, or SH2B3 were most common. Expression of ABL1, ABL2, CSF1R, JAK2, and PDGFRB fusions resulted in cytokine-independent proliferation and activation of phosphorylated STAT5. Cell lines and human leukemic cells expressing ABL1, ABL2, CSF1R, and PDGFRB fusions were sensitive in vitro to dasatinib, EPOR and JAK2 rearrangements were sensitive to ruxolitinib, and the ETV6-NTRK3 fusion was sensitive to crizotinib. CONCLUSIONS: Ph-like ALL was found to be characterized by a range of genomic alterations that activate a limited number of signaling pathways, all of which may be amenable to inhibition with approved tyrosine kinase inhibitors. Trials identifying Ph-like ALL are needed to assess whether adding tyrosine kinase inhibitors to current therapy will improve the survival of patients with this type of leukemia. (Funded by the American Lebanese Syrian Associated Charities and others.).

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations1 376
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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