Mutational status of <i>NRAS</i>, <i>KRAS</i>, and <i>PTPN11</i> genes is associated with genetic/cytogenetic features in children with B‐precursor acute lymphoblastic leukemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to investigate the frequencies and the association with genetic/cytogenetic abnormalities as well as prognostic relevance of RAS pathway mutations in Taiwanese children with B-precursor acute lymphoblastic leukemia (ALL), the largest cohort in Asians. PROCEDURE: Between 1995 and 2012, marrow samples at diagnosis from 535 children were studied for NRAS, KRAS, and PTPN11 mutations. The mutational status of each gene was correlated with the clinico-hematological features, recurrent genetic abnormalities, and outcomes for those treated with TPOG-ALL-2002 protocol (n = 346). RESULTS: The frequencies of NRAS, KRAS, and PTPN11 mutations were 10.8% (57/530), 10.2% (54/530), and 3.0% (16/526), respectively. NRAS mutations were associated with a higher frequency of hyperdiploidy (P = 0.01) and lower frequency of ETV6-RUNX1 (P < 0.01), whereas KRAS mutations were associated with younger age (P < 0.01), a higher frequency of KMT2A rearranged (P < 0.01) but no significant difference if infants with ALL were excluded, and inferior event-free survival (66.6% vs. 80.5%, P = 0.04). None of patients with TCF3-PBX1 had KRAS mutation (P = 0.02). CONCLUSIONS: Our study showed that the frequency of KRAS mutations in Taiwan was significantly higher than that reported in Caucasians. The occurrence of RAS pathway mutations was associated with recurrent genetic/cytogenetic abnormalities in pediatric B-precursor ALL.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».