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Enregistrement W3172426892 · doi:10.1182/blood.v130.suppl_1.3955.3955

Clinical and Genetic Relevance of Somatic Mutations in Core Binding Factor (CBF) Acute Myeloid Leukemia (AML) Patients Using Serial Sequencing

2017· article· en· W3172426892 sur OpenAlexaff
Tae‐Hyung Kim, Joon Ho Moon, Jae‐Sook Ahn, Marc S. Tyndel, Yeo‐Kyeoung Kim, Seung-Shin Lee, Seo‐Yeon Ahn, Sung‐Hoon Jung, Deok‐Hwan Yang, Je‐Jung Lee, Seung-Hyun Choi, Yoojin Lee, Sang Kyun Sohn, Yoo Hong Min, June‐Won Cheong, Hyeoung‐Joon Kim, Zhaolei Zhang, Dennis Kim

Notice bibliographique

RevueBlood · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroblastoma RAS viral oncogene homologKRASCore binding factorMyeloid leukemiaInternal medicineMedicineOncologyHazard ratioMyeloidCancerGastroenterologyBiologyGeneticsGeneConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives To investigate the clinical relevance of somatic mutations in core binding factor (CBF) acute myeloid leukemia (AML) patients at diagnosis and relapse and hierarchy of mutation acquisition using serial sequencing. Patients and Methods Eighty seven patients (pts) diagnosed with CBF AML were enrolled in this study (62 pts carrying RUNX1-RUNX1T1 /t(8; 21) and 25 pts carrying CBFB-MYH11 /inv(16). Median follow-up duration among survivors was 56.9 months (range 0-155.3). Using a 84 gene panel, we performed targeted deep sequencing in 357 samples using Illumina Hiseq 2500. Sequenced samples include bone-marrow/peripheral blood taken at initial diagnosis (n=87) and T-cell (CD3+, n=68), CD34+/CD38-(n=66) and CD34+/CD38+ (n=68) fractions. In addition, samples taken at complete remission (n=53), and relapse (n=15) were sequenced. Average of on-target coverage was 1657.8x. Results We detected 166 mutations in 79/87 pts at time of diagnosis (90.8%, median 2 mutations/pts, range 0-7). At diagnosis, KIT (39%), NRAS (33%), ASXL2 (14%), KRAS (13%), RAD21 (7%), and FLT3 (6%) were commonly mutated. When grouped by biological pathway, frequencies of mutations in RAS (KRAS or NRAS ), chromatin modifiers and cohesin complex were significantly different among two sub-populations (p = 0.002, 0.01, and 0.02, respectively, Figure A). Survival analyses show that KIT -D816mut is an adverse prognostic factor for overall survival (hazard ratio (HR) 2.31, 95% CI [1.04-5.14], p=0.04) and relapse (HR 2.76 [1.06-7.16], p =0.04). Mutation in RAS was a favorable factor for relapse (HR 0.13 [0.03-0.56], p=0.001, Figure B). Multivariate analysis confirmed that only RAS mutation was a significant favorable factor for the incidence of relapse (HR 0.20 [0.05-0.86], p=0.03). Taking advantage of serial sequencing and real-time polymerase chain reaction (PCR) data (RUNX1-RUNX1T1 ), we inferred mutation dynamics and clonal hierarchies. Mean allelic burden at diagnosis and relapse were comparable (mean variant allele frequency (VAF) = 22.17% and 22.22%, respectively), whereas mutations were nearly cleared at complete remission (mean VAF = 0.25%) (Figure C). With initial genetic rearrangement detected at both diagnosis and relapse, 14/15 pts carried additional 39 mutations throughout the course of the disease. Fifteen mutations were stable, whereas 9 and 15 mutations were cleared/decreased and acquired/selected at relapse. Inference based on mutation dynamics revealed stable mutations are more likely to be earlier events than mutations that are cleared at relapse (p = 0.01, Figure D). Furthermore, integrated analyses of reduction rate of the RUNX1-RUNX1T1 and mutation dynamics showed RUNX1-RUNX1T1 is no later event than all targeted mutations in our cohort, further explaining clonal hierarchies of CBF AML with RUNX1-RUNX1T1 (Figure E) . Conclusion and Summary Current study provided distinct mutation patterns between two sub-population of CBF AML. Multivariate analyses showed that presence of mutation in KRAS or NRAS was a favorable prognostic factor. In addition, results from longitudinal sequencing combined with RUNX1-RUNX1T1 level provides further insights on the order of genetic mutation acquisition during leukemogenesis. Download : Download high-res image (235KB) Download : Download full-size image Figure . Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,292 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
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