Low-Level FLT3-ITD Mutations Do Not Predict for Higher Relapse Rate in AML with Standard Risk Karyotpye.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abstract 1591 Poster Board I-617 High-level FLT3-ITD mutations predict for a higher relapse rate and inferior survival among patients with standard risk karyotype AML. The influence of low-level FLT3-ITD mutations is less clear, although the MRC group (Gale et al, 2008) reported that low-level mutations are associated with an inferior prognosis as compared to an unmutated group. In the absence of FLT3-ITD, NPM1 mutations predict for a lower relapse rate. We analyzed outcomes of intensive chemotherapy in patients with standard risk karyotype AML (n=131) between 2004-2008. Patients received uniform induction chemotherapy consisting of cytarabine plus daunorubicin (7+3), followed by 2 consolidations consisting of high-dose cytarabine plus daunorubicin for pts under age 60 (n=96) or 7+3 followed by NOVE for pts age 60+ (n=35). Patients were divided into 3 groups based on the ratio of FLT3-ITD:FLT3-wt: There were 73 patients with negative FLT3-ITD (defined as FLT3-ITD:wt ratio < 0.01), 30 patients with low-level ITD (ratio > 0.01 – 0.37), and 28 patients with high-level ITD (ratio > 0.37). The mean presenting WBC was 32.2 ×109/L in the group with negative ITD, 49.4 ×109/L in the group with low-level ITD and 97.2 ×109/L in the group with high-level ITD (p < 0.0001). At a median follow-up of 19 months (range 2-95 months), the median OS of the entire group was 21.3 months. Patients with high-level ITD had a significantly inferior RFS (p = 0.0009) and OS (p = 0.003) as compared to the low-level and negative groups. Comparing the negative ITD and low-level ITD groups, there was no significant difference in RFS (p = 0.65) or OS (p = 0.18). The frequency of NPM1 mutations was not significantly different between these two groups (42% vs. 35%). These data were re-analyzed using a different cutoff according to % FLT-ITD positivity: negative < 1% (n=73), low-level 1 – 50% (n=42), high level > 50% (n=16). Using these ranges, the low-level FLT3-ITD group had a significantly lower CR rate (74% vs. 93%, p = 0.004) and OS (36% vs. 61%, p = 0.01) as compared to the group with negative FLT3-ITD, but there was no significant difference between these two groups with respect to RFS (2 year RFS 48% in low-level ITD group vs. 40% in negative ITD group). The high-level ITD group demonstrated significantly inferior RFS (p = 0.02) and OS (p = 0.01) as compared to the other two groups. These findings confirm the poor prognosis associated with high-level FLT3-ITD mutations due to high relapse rates. However, in contrast to previously reported data, we did not find that low level FLT3 –ITD mutations were associated with inferior RFS, although we did find, unexpectedly, that this low-level group had a lower CR rate. 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».