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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».