Somatic mutational landscape of hereditary hematopoietic malignancies caused by germline variants in <i>RUNX1</i>, <i>GATA2</i>, and <i>DDX41</i>
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with germ line variants associated with hereditary hematopoietic malignancies (HHMs) have a highly variable risk for leukemogenesis. Gaps in our understanding of premalignant states in HHMs have hampered efforts to design effective clinical surveillance programs, provide personalized preemptive treatments, and inform appropriate counseling for patients. We used the largest known comparative international cohort of germline RUNX1, GATA2, or DDX41 variant carriers without and with hematopoietic malignancies (HMs) to identify patterns of genetic drivers that are unique to each HHM syndrome before and after leukemogenesis. These patterns included striking heterogeneity in rates of early-onset clonal hematopoiesis (CH), with a high prevalence of CH in RUNX1 and GATA2 variant carriers who did not have malignancies (carriers-without HM). We observed a paucity of CH in DDX41 carriers-without HM. In RUNX1 carriers-without HM with CH, we detected variants in TET2, PHF6, and, most frequently, BCOR. These genes were recurrently mutated in RUNX1-driven malignancies, suggesting CH is a direct precursor to malignancy in RUNX1-driven HHMs. Leukemogenesis in RUNX1 and DDX41 carriers was often driven by second hits in RUNX1 and DDX41, respectively. This study may inform the development of HHM-specific clinical trials and gene-specific approaches to clinical monitoring. For example, trials investigating the potential benefits of monitoring DDX41 carriers-without HM for low-frequency second hits in DDX41 may now be beneficial. Similarly, trials monitoring carriers-without HM with RUNX1 germ line variants for the acquisition of somatic variants in BCOR, PHF6, and TET2 and second hits in RUNX1 are warranted.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».