The molecular landscape of pediatric acute myeloid leukemia reveals recurrent structural alterations and age-specific mutational interactions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present the molecular landscape of pediatric acute myeloid leukemia (AML), characterizing nearly 1,000 participants in Children’s Oncology Group (COG) AML trials. The COG/NCI TARGET AML initiative assessed cases by whole-genome, targeted DNA, mRNA, miRNA sequencing and CpG methylation profiling. Validated DNA variants revealed diverse, infrequent mutations with fewer than 40 genes mutated in >2% of cases. In contrast, somatic structural variants, including novel gene fusions and focal MBNL1 , ZEB2 , and ELF1 deletions, were disproportionately prevalent in young as compared to adult patients. Conversely, DNMT3A and TP53 mutations, common in adults, are conspicuously absent from virtually all pediatric cases. Novel GATA2 , FLT3 , and CBL mutations, recurrent MYC-ITD, NRAS, KRAS , and WT1 mutations are frequent in pediatric AML. Deletions, mutations, and promoter DNA hypermethylation convergently impact Wnt signaling, Polycomb repression, innate immune cell interactions, and a cluster of zinc finger genes associated with KMT2A rearrangements. These results highlight the need for, and facilitate the development of age-tailored targeted therapies for the treatment of pediatric AML.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».