Genome-Wide Genotype-Based Risk Model for Survival in Core Binding Factor Acute Myeloid Leukemia Patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: The present study attempted to build a single nucleotide polymorphism (SNP)-based risk model for predicting overall survival (OS) and event free survival (EFS) in patients with core binding factor acute myeloid leukemia (CBF-AML). Methods: Adopting genome-wide SNP array using Affymetrix SNP array 6.0, we analyzed 868,157 SNPs with respect to OS and EFS in 104 patients with CBF-AML. Significant SNPs were identified from single SNP analysis. The risk model was constructed with incorporation of six SNPs and three clinical factors (age, c-kit exon 17 mutation, and LDH) for OS, and six SNPs and three clinical factors (age, WBC, and LDH) for EFS. The model was further defined into low and high risk groups based on risk scores. Results: The median age was 39 years, and the subgroup of t(8;21) and inv(16) or t(16;16) was assessed in 68 (65.4%) and 36 patients (34.6%). Finally 6 SNPs per each OS (rs4353685, rs4908185, rs7709207, rs12034, rs1554844, and rs17241868) and EFS (rs13385610, rs11210617, rs11169282, rs7709207, rs4438401 and rs16894846) were incorporated into the risk model. OS was significantly different in favor of the low risk group (80.4%) compared to the high risk group (22.0% at 3 years; p= 8.75 x 10-13; HR 8.67). For EFS, there was also a significant difference between the low (75.0%) versus high risk group (17.1% at 3 years; p=5.95 x 10-13; HR 7.67). Conclusion: A genome-wide SNP based risk model can stratify CBF-AML patients according to their OS and EFS in 104 patients. Figure 1 Overall survival and event free survival by risk model composed of SNPs and clinical risk factors Figure 1. Overall survival and event free survival by risk model composed of SNPs and clinical risk factors Figure 2 Figure 2. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».