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Enregistrement W2916634237 · doi:10.1182/blood-2018-99-116599

Long Term AML Survivors Have Increased Mortality and High Prevalence of Clonal Hematopoiesis

2018· article· en· W2916634237 sur OpenAlexaff
Noa Chapal Ilani, Elisabeth Niemeyer, Netta Mendelson Cohen, Yoni Moskovitz, Barak Oron, Amanda Mitchell, Mark D. Minden, Amos Tanay, Ran D. Balicer, Tamir Biezuner, Daniela Cilloni, Klaus H. Metzeler, Yishai Ofran, Nathali Kaushansky, Liran I. Shlush

Notice bibliographique

RevueBlood · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineMyeloid leukemiaCohortDiseaseLeukemiaPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Acute myeloid leukemia (AML) is a devastating disease; however 20%-30% of patients will achieve long term remission. The long-term follow up of AML patients who received bone marrow transplantation (BMT) is well documented. It remains unclear though whether AML long-term survivors who did not undergo BMT (LTSnoBMT) return to normal health. In order to answer this question a large cohort of AML patients and well matched controls are needed. For the present study, the electronic health records (EHR) of 4.2 million individuals covering over 16 years of follow up were studied. Morbidity and mortality of LTSnoBMT were compared to a large number of age-matched controls. We identified 177 LTS who were in remission two years after AML diagnosis of which 61 were LTSnoBMT. The mortality of LTSnoBMT 10 years after diagnosis was 20%-50% higher in comparison to controls in an age dependent manner with higher mortality among the elderly LTS (Figure 1A, B). While several lab results were different between the LTSnoBMT and controls, most strikingly the red cell distribution width (RDW) of the LTSnoBMT was much higher among elderly LTSnoBMT (Figure 1C). High RDW has been previously reported to correlate with mortality. Recent studies found that high RDW predict AML and even greater correlation of high RDW with mortality among individuals carrying age related clonal hematopoiesis (ARCH) mutations was detected. To investigate the genetic profile of LTSnoBMT, a deep-targeted sequencing method (covering 32 recurrently mutated genes in AML) was used. Remission samples (at least 2 years from diagnosis) from 28 LTSnoBMT were analyzed. In most cases mutations which were detected at diagnosis, were not present in the remission samples. ARCH defining events (most of them new) were found in 64% of the LTSnoBMT. To evaluate whether this high prevalence of ARCH related mutations among LTSnoBMT patients is related to chemotherapy exposure, we also studied 30 individuals with lymphoid malignancies who received chemotherapy and were in remission. The prevalence of ARCH related mutations in the controls was significantly lower (37%) than in the LTSnoBMT (Figure 2A) (p=0.035). Higher prevalence of IDH1/2 mutations was found among LTSnoBMT (Figure 2C) (p=0.017). Furthermore, 70% of the mutations detected in the LTSnoBMT were recurrent (i.e. has more than 5 occurrences in COSMIC data base) compared to 31% in the controls (Figure 2B) (p=0.001). Altogether, AML is a complex disease where even after the sustainable eradication of the malignant clone, the hematopoietic system/microenvironment does not normalize. The reported correlation between ARCH and mortality suggests that the high prevalence of ARCH related mutations among LTS might contribute to the high mortality that we observed. Our findings have both biological and clinical implications. Future studies should determine the reasons why AML - LTS have such high prevalence of ARCH with specific mutations and increased mortality. Furthermore, closer clinical follow up including mutation analysis should be considered for these individuals. Disclosures Cilloni: Celgene: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; Janssen: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees. Metzeler:Celgene: Consultancy, Research Funding; Novartis: Consultancy. Ofran:Novartis: Other: Served on a Novartis advisory board.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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