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Enregistrement W2896678815 · doi:10.1182/bloodadvances.2018021469

The mutational landscape of accelerated- and blast-phase myeloproliferative neoplasms impacts patient outcomes

2018· article· en· W2896678815 sur OpenAlexaff
Caroline McNamara, Tony Panzarella, Theodore A. Kennedy, Andrea Arruda, Jaime O. Claudio, Georgina S. Daher-Reyes, Jenny Ho, Nancy Siddiq, Rebecca Devlin, Hubert Tsui, Jie Su, Tracy Stockley, Mahadeo A. Sukhai, Nisha Kanwar, Steven M. Chan, Dawn Maze, Aaron D. Schimmer, Andre C. Schuh, Hassan Sibai, Auro Viswabandya, Karen Yee, Mark D. Minden, Suzanne Kamel‐Reid, Vikas Gupta

Notice bibliographique

RevueBlood Advances · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto General HospitalPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesEuropean Hematology Association
Mots-clésMedicineMutationMyeloproliferative DisordersInternal medicineGeneticsBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is a paucity of data regarding the impact of mutations on outcomes in accelerated-phase (AP) and blast-phase (BP) myeloproliferative neoplasms (MPNs). Moreover, it is unknown whether mutational status affects survival, as seen in chronic-phase MPNs. Therefore, we performed a retrospective analysis of all patients treated at our institution with AP/BP MPNs (N = 122; AP = 14; BP = 108) to comprehensively describe the mutational profile and correlate with clinical outcomes. Targeted sequencing with a 54-gene panel was performed. Forty-four patients were treated with intensive therapy, 27 with nonintensive therapy, and 51 with best supportive care (BSC). The most common mutation was JAK2V617F, occurring in 55% of subjects; CALR was found in 13% of patients and MPL in 6%. Thirty-two (26%) patients were triple negative. Other frequently mutated genes were ASXL1 (30%), TET2 (25%), SRSF2 (22%), RUNX1 (20%), and TP53 (17%). Mutations in 1, 2, 3, and ≥4 genes were seen in 15%, 13%, 25%, and 46% of patients, respectively. There was no difference in survival between patients treated with intensive vs nonintensive therapy, and the benefit of intensive therapy was limited to patients who were able to undergo transplantation. TP53 was the only individual mutation to correlate with shorter overall survival (hazard ratio, 1.89; P = .03). In the multivariate analysis, mutated TP53, ≥4 mutations, low albumin, increased peripheral blood blasts, ≥3 cytogenetic abnormalities, and BSC were associated with shorter survival. In conclusion, mutational data enhance the understanding of patients with AP/BP MPN who are likely to benefit from current therapeutic options.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations75
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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