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Enregistrement W4395005490 · doi:10.1002/ajh.27321

Chronic neutrophilic leukemia and atypical chronic myeloid leukemia: 2024 update on diagnosis, genetics, risk stratification, and management

2024· review· en· W4395005490 sur OpenAlexaff
Natasha Szuber, Attilio Orazi, Ayalew Tefferi

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Hematology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeukocytosisNeutrophiliaMonocytosisMyeloidBasophiliaMedicineChronic myelomonocytic leukemiaImmunologyMyeloproliferative neoplasmMyeloid leukemiaBone marrowLeukemiaPathologyMyelodysplastic syndromesMyelofibrosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chronic neutrophilic leukemia (CNL) is a rare BCR :: ABL1 ‐negative myeloproliferative neoplasm (MPN) defined by persistent mature neutrophilic leukocytosis and bone marrow granulocyte hyperplasia. Atypical chronic myeloid leukemia (aCML) (myelodysplastic “[ MDS ]/ MPN with neutrophilia ” per World Health Organization [WHO]) is a MDS/MPN overlap disorder featuring dysplastic neutrophilia and circulating myeloid precursors. Both manifest with frequent hepatosplenomegaly and less commonly, bleeding, with high rates of leukemic transformation and death. The 2022 revised WHO classification conserved CNL diagnostic criteria of leukocytosis ≥25 × 10 9 /L, neutrophils ≥80% with <10% circulating precursors, absence of dysplasia, and presence of an activating CSF3R mutation. ICC criteria are harmonized with those of other myeloid entities, with a key distinction being lower leukocytosis threshold (≥13 × 10 9 /L) for cases CSF3R‐ mutated. Criteria for aCML include leukocytosis ≥13 × 10 9 /L, dysgranulopoiesis, circulating myeloid precursors ≥10%, and at least one cytopenia for MDS‐thresholds (ICC). In both classifications ASXL1 and SETBP1 (ICC), or SETBP1 ± ETNK1 (WHO) mutations can be used to support the diagnosis. Both diseases show hypercellular bone marrow due to a granulocytic proliferation, aCML distinguished by dysplasia in granulocytes ± other lineages. Absence of monocytosis, rare/no basophilia, or eosinophilia, <20% blasts, and exclusion of other MPN, MDS/MPN, and tyrosine kinase fusions, are mandated. Cytogenetic abnormalities are identified in ~1/3 of CNL and ~15–40% of aCML patients. The molecular signature of CNL is a driver mutation in colony‐stimulating factor 3 receptor—classically T618I, documented in >80% of cases. Atypical CML harbors a complex genomic backdrop with high rates of recurrent somatic mutations in ASXL1 , SETBP1 , TET2 , SRSF2 , EZH2 , and less frequently in ETNK1 . Leukemic transformation rates are ~10–25% and 30–40% for CNL and aCML, respectively. Overall survival is poor: 15–31 months in CNL and 12–20 months in aCML. The Mayo Clinic CNL risk model for survival stratifies patients according to platelets <160 × 10 9 /L (2 points), leukocytes >60 × 10 9 /L (1 point), and ASXL1 mutation (1 point); distinguishing low‐ (0–1 points) versus high‐risk (2–4 points) categories. The Mayo Clinic aCML risk model attributes 1 point each for: age >67 years, hemoglobin <10 g/dL, and TET2 mutation, delineating low‐ (0–1 risk factor) and high‐risk (≥2 risk factors) subgroups. Management is risk‐driven and symptom‐directed, with no current standard of care. Most commonly used agents include hydroxyurea, interferon, Janus kinase inhibitors, and hypomethylating agents, though none are disease‐modifying. Hematopoietic stem cell transplant is the only potentially curative modality and should be considered in eligible patients. Recent genetic profiling has disclosed CBL , CEBPA , EZH2 , NRAS , TET2 , and U2AF1 to represent high‐risk mutations in both entities. Actionable mutations ( NRAS/KRAS , ETNK1 ) have also been identified, supporting novel agents targeting involved pathways. Preclinical and clinical studies evaluating new drugs (e.g., fedratinib, phase 2) and combinations are detailed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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