Molecular landscape and prognostic impact of FLT3-ITD insertion site in acute myeloid leukemia: RATIFY study results
Notice bibliographique
Résumé
In acute myeloid leukemia (AML) internal tandem duplications of the FLT3 gene (FLT3-ITD) are associated with poor prognosis. Retrospectively, we investigated the prognostic and predictive impact of FLT3-ITD insertion site (IS) in 452 patients randomized within the RATIFY trial, which evaluated midostaurin additionally to intensive chemotherapy. Next-generation sequencing identified 908 ITDs, with 643 IS in the juxtamembrane domain (JMD) and 265 IS in the tyrosine kinase domain-1 (TKD1). According to IS, patients were categorized as JMDsole (n = 251, 55%), JMD and TKD1 (JMD/TKD1; n = 117, 26%), and TKD1sole (n = 84, 19%). While clinical variables did not differ among the 3 groups, NPM1 mutation was correlated with JMDsole (P = 0.028). Overall survival (OS) differed significantly, with estimated 4-year OS probabilities of 0.44, 0.50, and 0.30 for JMDsole, JMD/TKD1, and TKD1sole, respectively (P = 0.032). Multivariate (cause-specific) Cox models for OS and cumulative incidence of relapse using allogeneic hematopoietic cell transplantation (HCT) in first complete remission as a time-dependent variable identified TKD1sole as unfavorable and HCT as favorable factors. In addition, Midostaurin exerted a significant benefit only for JMDsole. Our results confirm the distinct molecular heterogeneity of FLT3-ITD and the negative prognostic impact of TKD1 IS in AML that was not overcome by midostaurin.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».