A Personalized Prediction Model for Outcomes after Allogeneic Hematopoietic Cell Transplant in Patients with Myelodysplastic Syndromes
Notice bibliographique
Résumé
Allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (HCT) remains the only potentially curative option for myelodysplastic syndromes (MDS). Mortality after HCT is high, with deaths related to relapse or transplant-related complications. Thus, identifying patients who may or may not benefit from HCT is clinically important. We identified 1514 patients with MDS enrolled in the Center for International Blood and Marrow Transplant Research Registry and had their peripheral blood samples sequenced for the presence of 129 commonly mutated genes in myeloid malignancies. A random survival forest algorithm was used to build the model, and the accuracy of the proposed model was assessed by concordance index. The median age of the entire cohort was 59 years. The most commonly mutated genes were ASXL1(20%), TP53 (19%), DNMT3A (15%), and TET2 (12%). The algorithm identified the following variables prior to HCT that impacted overall survival: age, TP53 mutations, absolute neutrophils count, cytogenetics per International Prognostic Scoring System-Revised, Karnofsky performance status, conditioning regimen, donor age, WBC count, hemoglobin, diagnosis of therapy-related MDS, peripheral blast percentage, mutations in RAS pathway, JAK2 mutation, number of mutations/sample, ZRSR2, and CUX1 mutations. Different variables impacted the risk of relapse post-transplant. The new model can provide survival probability at different time points that are specific (personalized) for a given patient based on the clinical and mutational variables that are listed above. The outcomes' probability at different time points may aid physicians and patients in their decision regarding HCT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».