Developing a classification of hematologic neoplasms in the era of precision medicine
Notice bibliographique
Résumé
The recently developed International Consensus (IC) classification of hematologic neoplasms is primarily based on input from clinical advisory committees composed of pathologists, hematologists, oncologists, and genomic scientists. Morphology continues to represent a fundamental element in the definition of hematologic neoplasms. Acknowledging that the abnormal morphology is a result of dysregulated hematopoiesis driven by somatic gene mutations or altered expression, the IC classification considers genomic features more extensively. Defining nosologic entities based on underlying molecular mechanism(s) of disease is fundamental for enabling the development of precision treatments. Because translational and clinical research continuously advance the field, the classification of hematologic neoplasms will need to be regularly refined and updated; the basic question is what mechanism should be used for this purpose. Scientific hematopathology societies, in collaboration with hematology societies, should be primarily responsible for establishing a standing International Working Group, which would in turn collaborate with the World Health Organization (WHO)/International Agency for Research on Cancer (IARC) to realize and disseminate the classification. The current classification, with its strong morphology component, represents a basis for refinement. Through data sharing, the creation of large comprehensive patient data sets will allow the use of methods of inference, including statistical analyses and machine learning models, aimed at further identifying distinct disease subgroups. A collaborative clinico-pathologic review process will provide a mechanism for updating pathologic and genomic criteria within a clinical context. An interactive Web-based portal would make the classification more immediately available to the scientific community, while providing accessory features that enable the practical application of diagnostic, prognostic, and predictive information.
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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 ».