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Enregistrement W4389243281 · doi:10.1182/blood-2023-180061

The 3D- Telomere Profiling Assay Identifies High Risk Smoldering Multiple Myeloma Patients with High Precision

2023· article· en· W4389243281 sur OpenAlexaff
Sherif Louis, Sabine Mai, Hans Knecht

Notice bibliographique

RevueBlood · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensJewish General HospitalUniversity of ManitobaOntario Genomics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelomereMultiple myelomaMedicineOncologyInternal medicineGenotypingAsymptomaticBioinformaticsGenotypeBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smoldering multiple myeloma (SMM) is an asymptomatic precursor stage of multiple myeloma (MM). According to the international Myeloma Working Group data (Blood Cancer J. 2020 Oct 16;10(10):102) the probability of progression to MM is 22% at 2 years, and 42% and 64% at 5 and 10 years, respectively. Thus, identification of patients with high risk of early progression to MM is crucial for optimal treatment management. Genomic instability is a sensitive indicator of disease progression in cancer. Telomere dysfunction is an early event in genomic instability. The 3-dimensional (3D) spatial profiling of telomeres using TeloView technology allows for quantification of telomere dysfunction and was shown to be instrumental in risk stratification of cancer patients generally, but particularly in selected hematological malignancies. Importantly, the utility of the 3D-telomere profiling was recently demonstrated in 2 clinical studies validating the utility of 3D telomere profiling as a structural biomarker to identify high risk SMM patients. The two studies achieved accuracy of >80% and specificity and sensitivity of over 80% & 76% respectively in a training dataset study followed by a blind validation (Kumar S.et al 2023. J Clin Oncol). To present the 3D telomere profiling assay as a reliable prognostic tool in the clinic, capable to precisely identify high risk SMM patients, it is important to demonstrate the repeatability and accuracy of the assay. In this study, we conducted a retrospective analytical validation including samples of 20 SMM patients with known progression outcome. The samples of each patient were blindly processed in triplets using the 3D-telomere assay, followed by the TeloView analysis. To eliminate any validation-bias the validation was conducted with uncontrolled variables. Samples were processed blindly by different operators on different dates using different instrumentation. We interrogated the repeatability and precision of the results of each patient analyzed on 2 levels. First, we calculated coefficient of variation (CV) of telomere predictors of each patient across the three runs; and secondly, we interrogated the repeatability of patient outcome using the scoring model developed and validated in (Kumar et al. 2023, J Clin Oncol) across the three runs of each patient. We set the acceptable concordance to 80% for CVs (CV <20%) and the acceptable repeatability of patient-outcome as predicted by the scoring model to 80% of the patients included in the study. We report CVs across all the telomere predictors, across the 3 runs of all patients ranging between 2.3 - 17.8. Furthermore, patient outcome as high/low risk of progression was consistent in 17 out of the 20 patients in all 3 runs (85%). The results of this study demonstrate the 3D-telomere profiling as an accurate and prognostic structural biomarker. The assay shows high level of precision, repeatability, and reliability, and presents a viable solution to accurately identify high risk SMM patients. This will potentially allow the treating physicians to make confident treatment decisions for high risk SMM patients based on the results of the 3D Telomere profiling assay.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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