Spectrum of somatic mutation dynamics in chronic myeloid leukemia following tyrosine kinase inhibitor therapy
Notice bibliographique
Résumé
Somatic mutations commonly detected in a variety of myeloid neoplasms have not been systematically investigated in chronic myeloid leukemia (CML). We performed targeted deep sequencing on a total of 300 serial samples from 100 CML patients; 37 patients carried mutations. Sixteen of these had evidence of mutations originating from preleukemic clones. Using unsupervised hierarchical clustering, we identified 5 distinct patterns of mutation dynamics arising following tyrosine kinase inhibitor (TKI) therapy. This study demonstrates that patterns of mutation acquisition, persistence, and clearance vary but have a number of interesting correlations with clinical outcomes. Mutation burden often persisted despite successful TKI response (pattern 1), providing indirect evidence that these mutations also originated from preleukemic mutations, whereas patients exhibiting mutation clearance (pattern 3) showed mixed clinical outcomes. Unsurprisingly, patients acquiring new mutations during treatment failed TKI therapy (pattern 2). These patterns show that CML mutation dynamics following TKI therapy are markedly distinct from other myeloid neoplasms. In summary, clinical implications of mutation profiles and dynamics in CML should be interpreted with caution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».