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Enregistrement W2800860839 · doi:10.1016/j.ebiom.2018.04.018

Prognostic Role of Gene Mutations in Chronic Myelomonocytic Leukemia Patients Treated With Hypomethylating Agents

2018· article· en· W2800860839 sur OpenAlexfundno aff
Matthieu Duchmann, Fevzi Yalniz, Alessandro Sanna, David A. Sallman, Catherine C. Coombs, Aline Renneville, Olivier Kosmider, Thorsten Braun, Uwe Platzbecker, Lise Willems, Lionel Adès, Michaëla Fontenay, Raajit K. Rampal, Eric Padron, Nathalie Droin, Claude Preudhomme, Valeria Santini, Mrinal M. Patnaik, Pierre Fenaux, Éric Solary, Raphaël Itzykson

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesJanssen BiotechAbbVieNational Cancer InstituteMinistère des Affaires Sociales et de la SantéChildhood Cancer CanadaLigue Contre le CancerAssociation Laurette FugainPharmacyclicsCelgeneJanssen PharmaceuticalsGilead SciencesNational Center for Research ResourcesNovartisAmgen
Mots-clésChronic myelomonocytic leukemiaMedicineInternal medicineAzacitidineHazard ratioDecitabineOncologyMultivariate analysisProportional hazards modelOdds ratioHypomethylating agentCohortGastroenterologyConfidence intervalGeneDNA methylationMyelodysplastic syndromesBiologyGeneticsBone marrow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Somatic mutations contribute to the heterogeneous prognosis of chronic myelomonocytic leukemia (CMML). Hypomethylating agents (HMAs) are active in CMML, but analyses of small series failed to identify mutations predicting response or survival. We analyzed a retrospective multi-center cohort of 174 CMML patients treated with a median of 7 cycles of azacitidine (n = 68) or decitabine (n = 106). Sequencing data before treatment initiation were available for all patients, from Sanger (n = 68) or next generation (n = 106) sequencing. Overall response rate (ORR) was 52%, including complete response (CR) in 28 patients (17%). In multivariate analysis, ASXL1 mutations predicted a lower ORR (Odds Ratio [OR] = 0.85, p = 0.037), whereas TET2 mut /ASXL1 wt genotype predicted a higher CR rate (OR = 1.18, p = 0.011) independently of clinical parameters. With a median follow-up of 36.7 months, overall survival (OS) was 23.0 months. In multivariate analysis, RUNX1 mut (Hazard Ratio [HR] = 2.00, p = .011), CBL mut (HR = 1.90, p = 0.03) genotypes and higher WBC (log 10 (WBC) HR = 2.30, p = .005) independently predicted worse OS while the TET2 mut /ASXL1 wt predicted better OS (HR = 0.60, p = 0.05). CMMLspecific scores CPSS and GFM had limited predictive power. Our results stress the need for robust biomarkers of HMA activity in CMML and for novel treatment strategies in patients with myeloproliferative features and RUNX1 mutations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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