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Enregistrement W4200275091 · doi:10.1182/blood-2021-148230

Spectrum of Myeloid Mutations in Patients with Elevated Hemoglobin

2021· article· en· W4200275091 sur OpenAlexaffabout
Pratibha Bhai, Benjamin Chin‐Yee, Ian Cheong, Maxim Matyashin, Michael A. Levy, Jenny Ho, Alejandro Lazo‐Langner, Aidin Foroutan, Alan Stuart, Cyrus C. Hsia, Hanxin Lin, Ian Chin‐Yee, Bekim Sadiković

Notice bibliographique

RevueBlood · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineGenetic testingPopulationHemoglobinIncidence (geometry)OncologyGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: JAK2 V617F and exon 12 mutations are the characteristic driver mutations in polycythemia vera (PV), identified in more than 95% of patients. In addition, other genetic mutations have previously been described in JAK2-positive PV that appear to have prognostic significance (Tefferi et al., Blood 2016). The incidence of other driver mutations in unselected patients referred for elevated hemoglobin is less well studied. This study aims to characterize the genetic mutational landscape in a real-world population of patients referred for elevated hemoglobin using a targeted Next-Generation Sequencing (NGS)-based assay. Methods: We reviewed all patients referred for elevated hemoglobin levels (>160 g/L in females or >165 g/L in males) between 2018 and 2020 to hematology clinics at London Health Sciences Centre in Southwestern Ontario, Canada who underwent testing for genetic variants using the NGS-based Oncomine Myeloid Research Assay (ThermoFisher Scientific, MA, USA). This assay targets 40 key genes with diagnostic and prognostic implications in several myeloid malignancies (17 full genes and 23 genes with clinically relevant "hotspot" regions) and a panel of 29 fusion driver genes (>600 fusion partners). Patient demographics, laboratory data and final diagnosis were extracted from the electronic medical record. For all patients with genetic mutations, clinical diagnosis was confirmed by three independent reviewers. Results: A total of 529 patients underwent genetic testing for elevated hemoglobin levels: 389 (73.5%) were males (mean age 58; range 18-95) and 140 (26.5%) were female (mean age 60; range 24-85). JAK2 mutations were detected in 10.9% (58/529) of patients and a diagnosis of PV was confirmed. The majority of JAK2-mutated PV patients (n=57) were positive for JAK2 V617F, while one patient had an exon 12 mutation. Additional single myeloid mutations were detected in 34.5% (20/58) of JAK2-positive patients and involved the following genes: TET2 (11; 19%), DNMT3A (2; 3.4%), ASXL1 (2; 3.4%), SRSF2 (2; 3.4%), BCOR (1; 1.7%), TP53 (1; 1.7%) and ZRSR2 (1; 1.7%) (Figure 1A). JAK2 mutations were not detected in 89.0% (471/529) of our cohort. A diagnosis of PV was confirmed in 2 JAK2-negative patients based on clinical features and myeloid mutations were detected in both: SRSF2 and TET2 gene mutations in 1 patient and SRSF2, IDH2, ASXL1 gene mutations in the other patient. Three JAK2-negative patients tested positive for the BCR-ABL fusion and were diagnosed with chronic myeloid leukemia. The remaining 466 JAK2-negative patients were diagnosed with secondary erythrocytosis and myeloid mutations were found in 6% (28/466) of these cases. Mutations were detected in DNMT3A (12; 2.6%), TET2 (5; 1.1%), ASXL1 (5; 1.1%), TP53 (2; 0.4%), NF1 (2; 0.4%), KIT (1; 0.2%), U2AF1 (1; 0.2%) (Figure 1B). All patients with JAK2-negative secondary erythrocytosis had only one myeloid gene mutation detected. Conclusion: Additional myeloid mutations other than JAK2 mutations are frequently identified in patients referred for erythrocytosis, with the highest frequencies observed in the TET2, DNMT3A and ASXL1 genes. The spectrum of myeloid mutations and overall incidence in JAK2-negative patients with secondary erythrocytosis is similar to the reported incidence of Clonal Hematopoiesis of Indeterminate Potential (CHIP) (Jaiswal et al., NEJM 2014), and suggests that these may represent incidental age-related mutations. By contrast, among the JAK2-positive patients, 34.5% had at least one additional myeloid mutation supporting a pathogenic role in these patients with myeloproliferative neoplasms. While concomitant myeloid mutations in patients with PV are well-described, further research is required to elucidate the significance of variants identified in JAK2-negative patients classified as secondary erythrocytosis in order to determine whether these mutations contribute to clinical phenotype or represent background CHIP. Figure 1 Figure 1. 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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,215 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
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