Genome-Wide Single-Nucleotide Polymorphism-Array Can Improve Prognostic Stratification of Core Binding Factor Acute Myeloid Leukemia, Especially in the Subgroup with Inv(16)/t(16;16) or without D816 C-KIT Mutation,
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abstract 3515 Background: The core binding factor (CBF) AML can be achieved long-term remission with high dose cytarabine-based chemotherapy alone. However, those with C-KIT gene mutation (esp. D816 C-KIT mutation) showed worse treatment outcomes compared to those with wild type C-KIT gene. The remaining cases without D816 C-KIT mutation is around 75% of CBF AML, which implies requirement of more sophisticated dissection of the patients according to their prognosis. Single nucleotide polymorphism (SNP) array (SNP-A) could detect cryptic abnormal genomic lesions, not identified by metaphase cytogenetics(MC). In this study, we analyzed the prognostic value of SNP-A based karyotyping combined with MC and its association with C-KIT mutation to facilitate further stratification of CBF AML patients. Methods and Materials: A total of 98 CBF AML patients were included and of whom, 63 (64%) and 35 patients (36%) were t(8;21) and inv(16)/t(16;16), respectively. Genome-Wide Human SNP 6.0 Array (Affymetrix, CA, USA) was performed using DNAs from marrow samples taken at diagnosis. Results: A total of 40 abnormal genomic lesions in 25 patients (26%) were detected by SNP-A karyotyping analysis, with a mean of 1.6 lesions per affected case (median size 33.6 Mb; range 0.4–145.9 Mb), including 3 CN-LOH lesions, 17 gain lesions, and 20 loss lesions. Survival of the patients with abnormal lesion(s) detected by SNP-A or/and MC was worse than those without any lesions in terms of 2 years' overall survival (OS; 57.5% vs 76.4%, p=0.028), event-free (EFS; 45.7% vs 66.2%, p=0.072) and leukemia free survival (LFS; 49.0% vs 77.4%, p=0.015). In contrast, MC alone could not stratify patients according to their long-term prognosis. Especially, in the subgroup with inv(16)/t(16;16), survival of patients with abnormal SNP-A/MC lesion showed worse than that of those without lesion (40.9±12.7% vs 80.2±10.4% at 2 yrs, p=0.040), but not in the subgroup with t(8;21) (66.85±9.1% vs 74.4±7.8% at 2 yrs, p=0.240). As for the subgroup with D816 C-KIT mutation, there were no differences of OS (p=0.417), EFS (p=0.380) and LFS (p=0.218) according to the presence of abnormal lesions detected by either SNP-A or MC. However, in the subgroup without D816 C-KIT mutation, those with abnormal lesions detected by either SNP-A or MC showed worse survival compared to those without abnormal lesions with respect to OS (61.6±8.7% vs 82.7±5.6% at 2 yrs, p=0.038). Multivariate analysis confirmed prognostic impact of abnormal SNP/MC lesions on OS (HR 2.743, p=0.020), EFS (HR 2.434, p=0.025), and LFS (HR 3.350, p=0.012). Conclusion: This study suggests that combined use of SNP-A with MC in the initial evaluation of CBF AML can provide an important prognostic value, especially in the inv(16)/t(16;16) subgroup or in the patients without having D816 C-KIT mutation. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».