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Enregistrement W4391466207 · doi:10.1182/bloodadvances.2023010805

Structural variants involving <i>MLLT10</i> fusion are associated with adverse outcomes in pediatric acute myeloid leukemia

2024· article· en· W4391466207 sur OpenAlexaff
Oussama Abla, Rhonda E. Ries, Timothy J. Triche, Robert B. Gerbing, Betsy Hirsch, Susana C. Raimondi, Todd M. Cooper, Jason E. Farrar, Nathaniel J. Buteyn, Lauren Harmon, Hong Wen, Aniruddha J. Deshpande, E. Anders Kolb, Alan S. Gamis, Richard Aplenc, Todd A. Alonzo, Soheil Meshinchi

Notice bibliographique

RevueBlood Advances · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteHope Foundation
Mots-clésMyeloid leukemiaMedicineMyeloidLeukemiaAdverse effectMEDLINEInternal medicineOncologyBioinformaticsCancer researchBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: MLLT10 gene rearrangements with KMT2A occur in pediatric acute myeloid leukemia (AML) and confer poor prognosis, but the prognostic impact of MLLT10 in partnership with other genes is unknown. We conducted a retrospective study with 2080 children and young adults with AML registered on the Children's Oncology Group AAML0531 (NCT00372593) and AAML1031 trials (NCT01371981). Transcriptome profiling and/or karyotyping were performed to identify leukemia-associated fusions associated with prognosis. Collectively, 127 patients (6.1%) were identified with MLLT10 fusions: 104 (81.9%) with KMT2A::MLLT10, 13 (10.2%) with PICALM::MLLT10, and 10 (7.9%) X::MLLT10: (2 each of DDX3X and TEC), with 6 partners (DDX3Y, CEP164, SCN2B, TREH, NAP1L1, and XPO1) observed in single patients. Patients with MLLT10 (n = 127) demonstrated adverse outcomes, with 5-year event-free survival (EFS) of 18.6% vs 49% in patients without MLLT10 (n = 1953, P < .001), inferior 5-year overall survival (OS) of 38.2% vs 65.7% (P ≤ .001), and a higher relapse risk of 76% vs 38.6% (P < .001). Patients with KMT2A::MLLT10 had an EFS from study entry of 19.5% vs 12.7% (P = .628), and an OS from study entry of 40.4% vs 27.6% (P = .361) in those with other MLLT10 fusion partners. Patients with PICALM::MLLT10 had an EFS of 9.2% vs 20% in other MLLT10- without PICALM (X::MLLT10; P = .788). Patients with PICALM::MLLT10 and X::MLLT10 fusions exhibit a DNA hypermethylation signature resembling NUP98::NSD1 fusions, whereas patients with KMT2A::MLLT10 bear aberrations primarily affecting distal regulatory elements. Regardless of the fusion partner, patients with AML harboring MLLT10 fusions exhibit very high-risk features and should be prioritized for alternative therapeutic interventions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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