Whole-genome sequencing identifies novel predictors for hematopoietic cell transplant outcomes for patients with myelodysplastic syndrome: a CIBMTR study
Notice bibliographique
Résumé
Recurrent mutations in TP53, RAS pathway and JAK2 genes were shown to be highly prognostic of allogeneic hematopoietic cell transplant (alloHCT) outcomes in myelodysplastic syndromes (MDS). However, a significant proportion of MDS patients has no such mutations. Whole-genome sequencing (WGS) empowers the discovery of novel prognostic genetic alterations. We conducted WGS on pre-alloHCT whole-blood samples from 494 MDS patients. To nominate genomic candidates and subgroups that are associated with overall survival, we ran genome-wide association tests via gene-based, sliding window and cluster-based multivariate proportional hazard models. We used a random survival forest (RSF) model with build-in cross-validation to develop a prognostic model from identified genomic candidates and subgroups, patient-, disease- and HCT-related clinical factors. Twelve novel regions and three molecular signatures were identified with significant associations to overall survival. Mutations in two novel genes, CHD1 and DDX11, demonstrated a negative impact on survival in AML/MDS and lymphoid cancer data from the Cancer Genome Atlas (TCGA). From unsupervised clustering of recurrent genomic alterations, genomic subgroup with TP53/del5q is characterized with the significant association to inferior overall survival and replicated by an independent dataset. From supervised clustering of all genomic variants, more molecular signatures related to myeloid malignancies are characterized from supervised clustering, including Fc-receptor FCGRs, catenin complex CDHs and B-cell receptor regulators MTUS2/RFTN1. The RSF model with genomic candidates and subgroups, and clinical variables achieved superior performance compared to models that included only clinical variables.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».