The mutational landscape of accelerated- and blast-phase myeloproliferative neoplasms impacts patient outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 découle