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Enregistrement W2402551987 · doi:10.1158/1538-7445.fbcr15-a25

Abstract A25: Evolving functional heterogeneity in B-acute lymphoblastic leukemia

2016· article· en· W2402551987 sur OpenAlexaff
Stephanie M. Dobson, Robert J. Vanner, Esmé Waanders, Jessica McLeod, Olga I. Gan, Zhaohui Gu, Debbie Payne-Turner, Xiaotu Ma, Yiping Fan, Pankaj Gupta, Michael Rusch, John Easton, Cynthia J. Guidos, Jayne S. Danska, Jinghui Zhang, Mark D. Minden, Charles G. Mullighan, John E. Dick

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSomatic evolution in cancerclone (Java method)BiologySNP arrayLeukemiaAcute lymphocytic leukemiaImmunophenotypingMinimal residual diseaseDiseaseOncologyImmunologyCancer researchCancerGeneticsMedicineInternal medicineLymphoblastic LeukemiaFlow cytometryGeneGenotypeSingle-nucleotide polymorphism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite high survival rates for children with acute lymphoblastic leukemia (ALL), only 40% of adult patients will achieve long-term disease-free survival, and relapses in both pediatric and adult ALL are often fatal. B-ALL leukemic blasts exhibit considerable subclonal genomic diversity. In 50% of patients, the clones present at relapse are not the dominant clone at diagnosis, but have evolved from a minor or ancestral clone. B-ALL subclonal diversity also exists in leukemia-initiating cells (L-IC) that are functionally capable of initiating xenografts. In order to investigate the clonal evolution during disease progression and link genetic diversity with functional characteristics, including differentiation, migratory properties, L-IC frequency and therapy resistance, we performed in depth genomic and functional analysis of 14 paired diagnosis/relapse samples from adult and pediatric B-ALL patients of varying cytogenetics. Time to relapse ranged from 6 to 97 months. Patient samples were subjected to whole exome/genome sequencing, SNP analysis and RNA sequencing. Diagnosis-specific, relapse-specific and shared variants at both clonal and subclonal frequencies were identified. Limiting dilution analysis by transplantation of CD19+ leukemic blasts into immune-deficient mice (xenografts) identified no significant trend in enrichment in L-IC frequency between paired patient samples with a median frequency of 1 in 2691. Despite similar frequencies of L-IC, functional differences within identically sourced patient xenografts were observed, including increased leukemic dissemination of relapse cells to the spleen and/or central nervous system, differences in engraftment levels and differences in immunophenotypes. Copy number analysis and ongoing variant sequencing of the xenografts, in comparison to the patient sample from which they were derived, has uncovered clonal variation and the outgrowth of ‘relapse-like’ subclones in xenografts transplanted with the diagnostic sample. Interrogation of the therapeutic response of these subclones in secondary xenografts displayed evidence of resistance to standard chemotherapeutic agents (vincristine and L-asparaginase). Therefore we have shown evidence that relapse subclones/ ancestral clones present at diagnosis possess functional advantages over other diagnostic clones. Overall, this work will provide further understanding of the heterogeneity identified in B-ALL and how it contributes to lymphoid leukemogenesis, therapy failure, and disease recurrence. Citation Format: Stephanie M. Dobson, Robert Vanner, Esmé Waanders, Jessica McLeod, Olga I. Gan, Zhaohui Gu, Debbie Payne-Turner, Xiaotu Ma, Yiping Fan, Pankaj Gupta, Michael Rusch, John Easton, Cynthia J. Guidos, Jayne S. Danska, Jinghui Zhang, Mark D. Minden, Charles G. Mullighan, John E. Dick. Evolving functional heterogeneity in B-acute lymphoblastic leukemia. [abstract]. In: Proceedings of the Fourth AACR International Conference on Frontiers in Basic Cancer Research; 2015 Oct 23-26; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(3 Suppl):Abstract nr A25.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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