Value of flow cytometry for MRD-based relapse prediction in B-cell precursor ALL in a multicenter setting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract PCR of TCR/Ig gene rearrangements is considered the method of choice for minimal residual disease (MRD) quantification in BCP-ALL, but flow cytometry analysis of leukemia-associated immunophenotypes (FCM-MRD) is faster and biologically more informative. FCM-MRD performed in 18 laboratories across seven countries was used for risk stratification of 1487 patients with BCP-ALL enrolled in the NOPHO ALL2008 protocol. When no informative FCM-marker was available, risk stratification was based on real-time quantitative PCR. An informative FCM-marker was found in 96.2% and only two patients (0.14%) had non-informative FCM and non-informative PCR-markers. The overall 5-year event-free survival was 86.1% with a cumulative incidence of relapse (CIR5y) of 9.5%. FCM-MRD levels on days 15 (HzR 4.0, p < 0.0001), 29 (HzR 2.7, p < 0.0001), and 79 (HzR 3.5, p < 0.0001) associated with hazard of relapse adjusted for age, cytogenetics, and WBC. The early (day 15) response associated with CIR5y adjusted for day 29 FCM-MRD, with higher levels in adults (median 2.4 × 10−2 versus 5.2 × 10−3, p < 0.0001). Undetectable FCM- and/or PCR-MRD on day 29 identified patients with a very good outcome (CIR5y = 3.2%). For patients who did not undergo transplantation, day 79 FCM-MRD > 10−4 associated with a CIR5y = 22.1%. In conclusion, FCM-MRD performed in a multicenter setting is a clinically useful method for MRD-based treatment stratification in BCP-ALL.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».