Differential Impact of CD34+ Cell Dose for Different Age Groups in Allogeneic Hematopoietic Cell Transplantation for Acute Leukemia: A Machine Learning-Based Discovery
Notice bibliographique
Résumé
Allogeneic hematopoietic cell transplantation (alloHCT) is curative for hematologic malignancies; however, it is associated with risks and complications. Identification of risk factors remain the topic of ongoing investigation. Specifically, CD34+ cell dose impact on overall survival (OS) has been investigated in various studies with contradicting conclusions. We utilized machine learning (ML) techniques to predict alloHCT outcomes based on patient and transplant-related characteristics, using single-center data to identify critical and often overlooked variable interactions. Our predictive model improves on the conventional Cox regression analysis with the ability to capture complex high-dimensional relationships. The application of SHAP (SHapley Additive exPlanations), an explainable artificial intelligence (XAI) technique, allowed us to discern new and clinically relevant feature-outcome relationships. The cohort used for developing the machine learning model covers 1153 patients across different diagnoses, transplanted between 2010 to 2019. In particular, we chose XGBoost, a tree-based ML model, that is known for its high performance with tabular data. After further investigation by SHAP, we narrowed the study cohort to 674 acute leukemia patients (AML n=549, ALL n=125) with a median age of 54 (18-76), where we identified clear interaction between CD34+ cell dose of the peripheral blood stem cell (PBSC) grafts and patient age at alloHCT for acute leukemia patients (Figure 1). Three cell dose groups (low, medium and high) were determined using maximally selected rank statistics method, separately for the younger (≤45-years-old) and older (>45-year-old) patient age groups. On univariate analysis for OS, within the younger cohort, the group with a lower CD34+ dose resulted in the highest 2-year OS: low vs. medium vs. high dose, 84.6% vs. 48.2% vs. 59.1% (overall p-value=0.034, Figure 2a). For the older cohort, the group with a low CD34+ dose resulted in the lowest 2-year OS: low vs. medium vs. high dose, 33.3% vs. 48.8% vs. 55.1% (overall p-value=0.054, Figure 2b). Multivariable analysis affirmed the interaction effect: for younger acute leukemia patients, a cell dose no higher than 4.3 × 106 CD34+/kg was associated with improved OS against the medium (hazard ratio [HR] 0.22, p=0.004) and higher (HR 0.25, p=0.009) cell dose groups. Conversely, for older acute leukemia patients, low CD34+ cell dose <3.8 × 106/kg was associated with worse OS against a high dose ³6.1 × 106/kg (HR 1.73, p= 0.009). The high dose group in older patients retained superior OS compared to low and medium dose groups combined (HR 0.73, p=0.024). Our findings suggest that CD34+ cell dose should be tailored by patient age for acute leukemia patients undergoing alloHCT, and XAI showcases excellent proficiency in revealing such interactions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».