Clinical and biological relevance of genetic alterations in pediatric T‐cell acute lymphoblastic leukemia in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The leukemogenesis of T-cell acute lymphoblastic leukemia (T-ALL) involves multistep processes of genetic alterations. We aimed to determine the genetic alterations including common fusion transcripts, overexpression of T-cell transcription factor oncogenes, and deletion or mutation of targeted genes in pediatric T-ALL in Taiwan as well as their impact on outcomes in those treated with the Taiwan Pediatric Oncology Group-ALL-2002 protocol. PROCEDURE: Between 1995 and 2015, bone marrow samples obtained from 102 children aged <18 years consecutively diagnosed with T-ALL were examined. Thirty-two genetic alterations were examined by reverse transcription polymerase chain reaction (PCR) assays-PCR-based assays-followed by direct sequencing, real time quantitative PCR with TaqMan assays, or multiplex ligase probe amplification. RESULTS: TAL1 overexpression, CDKN2A/2B deletions, and NOTCH1 mutation were the most frequent aberrations while none had NF1, SUZ12 deletion, JAK1 or JAK2 mutations, or NUP214-ABL1 fusion in our cohort. The most frequent cooperating occurrence of genetic alterations included CDKN2A/2B and MTAP, MTAP and CDKN2B, LEF1 and PTPN2, and HOX11L2 and PHF6 mutation/deletion. NOTCH1 mutations conferred a favorable overall survival, whereas SIL-TAL1 fusion, TAL overexpression, LEF1 deletion, and PHF6 deletion/mutation were associated with an inferior outcome. By multivariate analysis, PHF6 mutation/deletion was the only independent predictor for inferior overall survival. CONCLUSIONS: The present study showed that the frequencies of genetic alterations in Taiwanese children with T-ALL differed considerably from those reported in Western countries. PHF6 mutation/deletion was an independently adverse predictor.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».