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Enregistrement W4362526615 · doi:10.1002/cyto.b.22118

The impact of Down syndrome‐specific non‐malignant hematopoietic regeneration in the bone marrow on the detection of leukemic measurable residual disease

2023· article· en· W4362526615 sur OpenAlexaff
Fan‐Chi Hsu, Chad A. Hudson, Elisabeth R. Wilson, Laura Pardo, Timothy P. Singleton, Dongbin Xu, Barbara K. Zehentner, Johann Hitzler, Jason N. Berman, Denise A. Wells, Michael R. Loken, Lisa Eidenschink Brodersen

Notice bibliographique

RevueCytometry Part B Clinical Cytometry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensAgricultural Research Institute of OntarioUniversity of OttawaHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCD34Bone marrowImmunophenotypingHaematopoiesisMinimal residual diseaseMyeloidMyeloid leukemiaLeukemiaPopulationImmunologyMedicineProgenitor cellInduction chemotherapyChemotherapyCancer researchStem cellBiologyPathologyFlow cytometryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Detection of measurable residual disease detection (MRD) by flow cytometry after the first course of chemotherapy is a standard measure of early response in patients with acute myeloid leukemia (AML). Myeloid leukemia associated with Down Syndrome (ML‐DS) is a distinct form of AML. Differences in steady‐state and regenerating hematopoiesis between patients with or without DS are not well understood. This understanding is essential to accurately determine the presence of residual leukemia in patients with ML‐DS. Methods A standardized antibody panel defined quantitative antigen expression in 115 follow‐up bone marrow (BM) aspirates from 45 patients following chemotherapy for ML‐DS or DS precursor B‐cell acute lymphoblastic leukemia (B‐ALL‐DS) with the “difference from normal (Δ N )” technique. When possible, FISH and SNP/CGH microarray studies were performed on sorted cell fractions. Results 93% of BM specimens submitted post chemotherapy had a clearly identifiable CD34 + CD56 + population present between 0.06% and 2.6% of total non‐erythroid cells. An overlapping CD34 + HLA‐DR heterogeneous population was observed among 92% of patients at a lower frequency (0.04%–0.8% of total non‐erythroid cells). In B‐ALL‐DS patients, the same CD34 + CD56 + HLA‐DR heterogeneous expression was observed. FACS‐FISH/Array studies demonstrated no residual genetic clones in the DS‐specific myeloid progenitor cells. Conclusions Non‐malignant myeloid progenitors in the regenerating BM of patients who have undergone chemotherapy for either ML‐DS or B‐ALL‐DS express an immunophenotype that is different from normal BM of non‐DS patients. Awareness of this DS‐specific non‐malignant myeloid progenitor is essential to the interpretation of MRD by flow cytometry in patients with ML‐DS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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