Prognostic utility of six mutated genes for older patients with acute myeloid leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 50% of older patients with acute myeloid leukemia (AML) do not obtain chromosomal abnormalities as an effective risk-stratification, and present cytogenetically normal AML (CN-AML). To develop a reliable prediction model for stratifying the risk of these elderly patients, we conducted a study with a discovery and validation design. As a result, we found the top 6 mutated genes in the discovery cohort of 26 case by the whole exome sequencing, and verified as recurrent mutations in the large cohort of 329 patients by Sanger sequencing. The top 6 genes were NPM1, FLT3-ITD, DNMT3A, CEBPA double allele, IDH1 and IDH2 mutations, and the frequency of each gene in the combining cohort was 36.8%, 19.8%, 20.1%, 5.8%, 14.9% and 22.5%, respectively. In addition, clinical variables such as age, white blood cell counts, genes of IDH1 and DNMT3A mutations, European LeukemiaNet genotype (NPM1 mutations and lacking FLT3-ITD or CEBPA double allele mutations) and treatment protocols were independent factors for predicting the probabilities of overall and event-free survival. The prediction nomograms based on these significant factors showed accurate discrimination. In conclusion, we developed a reliable prediction model for stratifying the risk of elderly patients with CN-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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».