Mutational dynamics of early and late relapsed childhood ALL: rapid clonal expansion and long-term dormancy
Notice bibliographique
Résumé
Childhood acute lymphoblastic leukemia (cALL) is the most frequent pediatric cancer. Refractory/relapsed cALL presents a survival rate of ∼45% and is still one of the leading causes of death by disease among children. Mechanisms, such as clonal competition and evolutionary adaptation, govern treatment resistance. However, the underlying clonal dynamics leading to multiple relapses and differentiating early (<36 months postdiagnosis) from late relapse events remain elusive. Here, we use an integrative genome-based analysis combined with serial sampling of relapsed tumors (from primary tumor to ≤4 relapse events) from 19 pre-B-cell cALL patients (8 early and 11 late relapses) to assess the fitness of somatic mutations and infer their ancestral relationships. By quantifying both general clonal dynamics and newly acquired subclonal diversity, we show that 2 distinct evolutionary patterns govern early and late relapse: on one hand, a highly dynamic pattern, sustained by a putative defect of DNA repair processes, illustrating the quick emergence of fitter clones, and on the other hand, a quasi-inert evolution pattern, suggesting the escape from dormancy of leukemia stem cells likely spared from initial cytoreductive therapy. These results offer new insights into cALL relapse mechanisms and highlight the pressing need for adapted treatment strategies to circumvent resistance mechanisms.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».