Somatic gene mutation patterns and burden influence outcomes with enasidenib in relapsed/refractory IDH2-mutated AML
Notice bibliographique
Résumé
Limited treatment options are available for patients with relapsed/refractory acute myeloid leukemia (R/R AML). We recently reported results from the phase 3 IDHENTIFY trial (NCT02577406) showing improved response rates and event-free survival with enasidenib monotherapy compared with conventional care regimens (CCR) in heavily pretreated, older patients with late-stage R/R AML bearing IDH2 mutations. Here we investigated the prognostic impact of mutational burden and different co-mutation patterns at study entry within the predominant IDH2 variant subclasses, IDH2 -R140 and IDH2- R172. The prognostic relevance of these variants is well documented in newly diagnosed AML, but data are lacking in R/R AML. In this large R/R AML patient cohort, targeted next-generation sequencing at baseline (screening) revealed distinct co-mutation patterns and mutational burden between subgroups bearing different IDH2 variants: variant IDH2 -R140 was associated with greater mutational burden and was enriched predominantly with poor-risk mutations, including FLT3 , RUNX1 , and NRAS , while variant IDH2 -R172 was associated with lower mutational burden and was preferentially co-mutated with DNMT3A . In multivariable analyses, RAS and RTK pathway mutations were significantly associated with decreased overall survival, after adjusting for treatment arm, IDH2 variant, and mutational burden. Importantly, enasidenib-mediated survival benefit was more pronounced in patients with IDH2 -R172 variants. • Co-mutation profile and mutational burden are distinct for R140/R172 IDH2 variants in IDHENTIFY. • Most common co-mutations were SRSF2 / RUNX1 (R140 cohort) and DNMT3A (R172 cohort). • Survival benefit with enasidenib was more pronounced in IDH2 -R172 variant R/R AML. • RAS/RTK pathway mutations were significantly associated with decreased OS.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,003 |
| 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 ».