Fusion transcript analysis reveals slower response kinetics than multiparameter flow cytometry in childhood acute myeloid leukaemia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Analysis of measurable residual disease (MRD) is increasingly being implemented in the clinical care of children and adults with acute myeloid leukaemia (AML). However, MRD methodologies differ and discordances in results lead to difficulties in interpretation and clinical decision-making. The aim of this study was to compare results from reverse transcription quantitative polymerase chain reaction (RT-qPCR) and multiparameter flow cytometry (MFC) in childhood AML and describe the kinetics of residual leukaemic burden during induction treatment. METHODS: In 15 children who were treated in the NOPHO-AML 2004 trial and had fusion transcripts quantified by RT-qPCR, we compared MFC with RT-qPCR for analysis of MRD during (day 15) and after induction therapy. Eight children had RUNX1::RUNX1T1, one CBFB::MYH11 and six KMT2A::MLLT3. RESULTS: When ≥0.1% was used as cut-off for positivity, 10 of 22 samples were discordant. The majority (9/10) were MRD positive with RT-qPCR but MRD negative with MFC, and several such cases showed the presence of mature myeloid cells. Fusion transcript expression was verified in mature cells as well as in CD34 expressing cells sorted from diagnostic samples. CONCLUSIONS: Measurement with RT-qPCR suggests slower response kinetics than indicated from MFC, presumably due to the presence of mature cells expressing fusion transcript. The prognostic impact of early measurements with RT-qPCR remains to be determined.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».