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Enregistrement W4385666344 · doi:10.1097/01.hs9.0000967592.61626.0d

S170: MYELODYSPLASTIC NEOPLASMS (MDS) CLASSIFICATION FROM WHO 2017 TO WHO 2022 AND ICC 2022): AN EXPANDED ANALYSIS OF 7017 PATIENTS ON BEHALF OF THE INTERNATIONAL CONSORTIUM FOR MDS (ICMDS)

2023· article· en· W4385666344 sur OpenAlexaff
Rami S. Komrokji, Somdeb Ball, Giulia Maggioni, Erica Travaglino, Najla Al Ali, Pierre Fenaux, Uwe Platzbecker, Valeria Santini, María Díez‐Campelo, Torsten Haferlach, Avani Singh, Akriti Jain, Luis E. Aguirre, Sara Tinsley, Zaker Schwabkey, Onyee Chan, Zhuoer Xie, Andrew M. Brunner, Andrew Kuykendall, John M. Bennett, Rena Buckstein, Rafael Bejar, Jan Philipp Bewersdorf, Hetty E. Carraway, Amy E. DeZern, Elizabeth A. Griffiths, Stephanie Halene, Robert P. Hasserjian, Sanam Loghavi, Olatoyosi Odenike, Mrinal M. Patnaik, Gail J. Roboz, Maximillian Stahl, Mikkael A. Sekeres, David P. Steensma, Michael R. Savona, Justin Taylor, Mina L. Xu, Kendra Sweet, Jeffrey E. Lancet, Alan F. List, Eric Padron, David A. Sallman, Amer M. Zeidan, Matteo Giovanni Della Porta

Notice bibliographique

RevueHemaSphere · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensSunnybrook Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyelodysplastic syndromesCohortMedicineInternal medicineOncologyOverall survivalLibrary scienceBone marrow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topic: 10. Myelodysplastic syndromes - Clinical Background: In 2022 two new classifications for myeloid neoplasms were published: the World Health Organization (WHO) and International Consensus Classification (ICC). Aims: To validate and compare these 2 classifications in large international cohort of MDS patients (pts) and provide data-driven evidence for future harmonization. Methods: We analyzed data separately in 2 large annotated MDS datasets from the USA (Moffitt Cancer Center:MCC) and Europe (GenoMed4all:GM) under the auspices of icMDS. All pts with molecular data were reclassified by WHO and ICC criteria (n=7017 pts). Results: MDS-SF3B1 group demonstrated favorable outcome. In MCC cohort (n= 294, 13% by WHO and n=277,12% by ICC), median leukemia free survival (LFS) was 100.6 months (mo) and 109.4 mo, median overall survival (OS) was 101.8 mo and 111.6 mo by WHO and ICC respectively. Similarly in GM cohort (n=654, 13.9% by WHO, n=594, 12.6% by ICC) LFS was 102.2 mo and 101.9 mo, OS was 104.9 mo and 101.9 mo by WHO and ICC respectively. Pts with MDS-del5q had good prognosis. In MCC cohort (n=107, 5% by WHO; n=108, 5% by ICC) LFS was 65 mo and OS 75.6 mo. In GM cohort (n=219, 4.6% by WHO; 223, 4.7% by ICC) OS was 81.1 mo. TP53-mutated (mTP53) MDS pts had the shortest survival. In MCC, the WHO category of MDS with bi-allelic TP53 (MDS-biTP53; n=214; 10%) had LFS of 10 mo and OS of 13.2 mo. Similarly, the ICC mTP53 groups MDS-mTP53 (n=194; 9%) and MDS/AML-mTP53 (n= 115; 5%) had a LFS of 11.5 and 6.4 mo, OS of 14.2 and 11 mo, P< 0.01. In GM cohort, WHO MDS-biTP53 (n=443, 9.4%) had a LFS of 13.4 mo and 14 mo OS. By ICC, MDS-mTP53 (n=290; 6.2%) and MDS/AML-mTP53 (n= 146; 3.1%) had LFS of 16.3 and 9.7 mo, OS of 17.6 and10 mo, respectively, P<0.01. Pts with MDS-RS SF3B1 wild type (MDS-RS WT) had similar outcome to MDS low blasts (LB). In MCC Cohort, MDS-RS WT (n= 78, 4%) had a LFS (50.5 vs. 46.2 mo, P = 0.72) and OS (54.3 vs. 56 mo; P = 0.99) compared to LB (n=704,31%). In GM cohort, both MDS-RS WT (n= 126, 2.9%) and LB (n= 1612, 34.3%) had similar LFS (50.3 vs 52.3 mo, P=0.79) and OS (58.2 vs 59.5 mo, P=0.82). In ICC, MDS with multilineage dysplasia (MDS-MLD) had worse outcome compared to single lineage dysplasia (SLD). In MCC cohort, MDS-MLD (n= 610, 28%) had shorter LFS (41.4 vs. 74.2 mo, P< 0.01) and OS (49.5 vs. 79.4 mo, P< 0.01) than SLD (n=247,11%). In GM cohort, MDS-MLD (n=1300, 27.6%) had shorter LFS (40.9 vs 70.7 mo, P<0.01,) and OS (56.2 vs 71.9 mo, P<0.01) compared to SLD (n=519,11%). The WHO hypoplastic MDS (n=94; 4%) had similar OS to the LB. Increased myeloblasts correlated with worse outcome. In MCC cohort, WHO MDS-IB1 had a shorter LFS (20.5 vs. 47.4 mo, P< 0.01) and OS (28.1 vs. 55.3 mo, P< 0.01) than LB. Pts with MDS-IB2 had shorter LFS than IB1 (11 vs. 20.5 mo, P< 0.01) but no difference in OS (23.7 vs. 28.1 mo; P= 0.79). In GM cohort, MDS-IB1 had a shorter LFS (24.6 vs 50.3 mo, P<0.01) and OS (33.5vs. 59.3mo, P< 0.01) compared to LB. MDS-IB2 also had shorter LFS (16.5vs. 24.6 mo, P< 0.01) and OS (22.2 vs. 33.5 mo; P<0.01) than IB1. The WHO MDS with fibrosis had worse OS than MDS-IB (18.9 vs. 26.1 mo; p<0.01). Summary/Conclusion: We assessed the WHO and ICC MDS classifications in an international dataset. Genetically defined entities (SF3B1, del5q, and bi-TP53) are clearly unique. Survival for MDS-RS WT pts was similar to MDS-LB. MDS-MLD pts had shorter OS than SLD. Pts with increased myeloblasts have worse outcome, however, a blast cut-off needs to be refined. Ongoing analyses seek to generate a hierarchical harmonized classification using advanced statistical methods of inference.Keywords: WHO classification, ICC, MDS

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,289 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2023
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