Accurate prediction of the age incidence of chronic myeloid leukemia with an improved two-mutation mathematical model
Notice bibliographique
Résumé
Chronic myeloid leukemia (CML) is a malignant clonal disorder whose hallmark is a reciprocal translocation between chromosomes 9 and 22 occurring in 95% of affected patients. This translocation causes the expression of a deregulated BCR/ABL fusion oncogene and, interestingly, is detectable in healthy individuals. Based on this information we assumed that the sole presence of the BCR/ABL transcript represents a necessary but not sufficient event for the clonal expansion of CML precursors. We developed a mathematical model introducing a probability that any normal cell undergoes a first aberration, and a probability that a cell that experienced a first mutation undergoes a second mutation as well. Two variants are proposed and analyzed: in the first the probability of the first mutation is supposed to be age independent and in the second, it depends on the hemopoietic cell turnover and mass. The model parameters have been estimated by regression from the observed CML incidence curves. Our models offer a significantly improved version of existing one-step and two-steps models, as they integrate key clinical and biological data reported in the literature and accurately fit the observed incidence. Our models also estimate the increased radiation-associated mutation rate at a younger age in atomic bomb survivors. Although this work focuses on CML, the modelling approach can be applied to all types of leukemia and lymphoma.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».