CNL and aCML should be considered as a single entity based on molecular profiles and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Chronic neutrophilic leukemia (CNL) and atypical chronic myeloid leukemia (aCML) are rare myeloid disorders that are challenging with regard to diagnosis and clinical management. To study the similarities and differences between these disorders, we undertook a multicenter international study of one of the largest case series (CNL, n = 24; aCML, n = 37 cases, respectively), focusing on the clinical and mutational profiles (n = 53 with molecular data) of these diseases. We found no differences in clinical presentations or outcomes of both entities. As previously described, both CNL and aCML share a complex mutational profile with mutations in genes involved in epigenetic regulation, splicing, and signaling pathways. Apart from CSF3R, only EZH2 and TET2 were differentially mutated between them. The molecular profiles support the notion of CNL and aCML being a continuum of the same disease that may fit best within the myelodysplastic/myeloproliferative neoplasms. We identified 4 high-risk mutated genes, specifically CEBPA (β = 2.26, hazard ratio [HR] = 9.54, P = .003), EZH2 (β = 1.12, HR = 3.062, P = .009), NRAS (β = 1.29, HR = 3.63, P = .048), and U2AF1 (β = 1.75, HR = 5.74, P = .013) using multivariate analysis. Our findings underscore the relevance of molecular-risk classification in CNL/aCML as well as the importance of CSF3R mutations in these diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».