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Enregistrement W2917467665 · doi:10.1182/blood-2018-99-116145

Donor Cell Leukemia: The Role of Recipient Microenvironment

2018· article· en· W2917467665 sur OpenAlexaff
Shlomit Yehudai‐Resheff, Barak Oron, Yoni Moskovitz, Tal Gabay, Anna Fridman‐Dror, Rawan Sabah, Nathali Kaushansky, Tsila Zuckerman, Liran I. Shlush

Notice bibliographique

RevueBlood · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyeloid leukemiaLeukemiaPopulationMyeloidMedicineOncologyInternal medicineRUNX1Myelodysplastic syndromesHaematopoiesisBone marrowBiologyStem cellGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Acute myeloid leukemia (AML) is one of the extreme outcomes of age-related clonal hematopoiesis (ARCH). In recent years, data on differences between pre-AML and ARCH have emerged. However, it is still enigmatic why ARCH is prevalent in the general aging population, whereas only very few individuals eventually develop AML. Whether ARCH is solely related to abnormal hematopoiesis or originates from impaired microenvironment (ME) needs to be elucidated. The current study aimed to explore dynamics of molecular changes occurring in rare patients developing late post-transplant donor cell leukemia (DCL) and the relation of these aberrations to ARCH and/or ME. We herein present two DCL cases, where the molecular profile was evaluated using deep error corrected sequencing (coverage ~4000X). In the first case, a female patient (26 y.o.) was diagnosed with AML secondary to myelodysplastic syndrome (MDS) and transplanted from her haplo-matched father (73 y.o.). Mutations at primary AML diagnosis were U2AF1 and TP53. Seventeen years later she devolved high-risk MDS, carrying PPM1D and EZH2 mutations. At the time of the DCL-MDS the patient had full donor chimerism and 100% XY donor cells by cytogenetics; however, both mutations could not be detected in the donor peripheral blood (PB). In the second case: a male patient (58 y.o.) with AML was transplanted in complete remission from his matched sister (52 y.o.). Primary AML mutations at diagnosis were U2AF1 S34F and RUNX1. Nine years later a second AML evolved, carrying new mutations, including U2AF1 (S34Y instead of original S34F), DNMT3a and IDH1. At the time of DCL-AML the patient had full chimerism and 100% XX donor cells by cytogenetics. Remarkably, none of these mutations could be detected in the donor PB or germ line either at the time of presentation or years later. The chances of the same patient to develop AML twice in the same position (U2AF1 S34) or in the same pathway (TP53 and PPM1D) are less than 1:500,0002. While inherited predisposition to AML can explain such cluster of AMLs in the same patient, it is less likely to occur in the current cases, as no other leukemia has been reported among other family members. To further investigate the contribution of ME to leukemogenesis, longitudinal complete blood counts (CBC) were analyzed. While most of the CBC normalized in the years after the allogeneic bone marrow transplantation (allo-BMT), in both cases red blood cell distribution width (RDW) remained elevated, which could suggest underlying MDS. To explore this RDW pattern, we have followed various CBC indexes in a cohort of 71 allo-BMT survivors, from the dataset of the Clalit Healthcare Provider. Four years after allo-BMT, RDW was found to be significantly elevated, while red blood cell counts were significantly lower compared to those of age-matched controls. Other CBC parameters normalized 2-3 years post-transplant (Figure 1). Overall, these results suggest that at least in some AML cases even after allo-BMT, hematopoiesis cannot be fully normalized and the main manifestations are in the red cell lineage. Our unique DCL cases imply that the patient ME is involved in the abnormal hematopoiesis (increased RDW) and in the tendency of evolving a second AML, which has not developed in the donors. Disclosures Zuckerman: Cellect Biotherapeutics Ltd: Consultancy.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
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