How I treat Philadelphia chromosome–like acute lymphoblastic leukemia in children, adolescents, and young adults
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Philadelphia chromosome-like acute lymphoblastic leukemia (Ph-like ALL) represents a high-risk B-lineage ALL subtype characterized by adverse clinical features and poor relapse-free survival despite risk-adapted multiagent chemotherapy regimens. The advent of next-generation sequencing has unraveled the diversity of kinase-activating genetic drivers in Ph-like ALL that are potentially amenable to personalized molecularly-targeted therapies. Based upon robust preclinical data and promising case series of clinical activity of tyrosine kinase inhibitor (TKI)-based treatment in adults and children with relevant genetic Ph-like ALL subtypes, several clinical trials have investigated the efficacy of JAK- or ABL-directed TKIs in cytokine receptor-like factor 2 (CRLF2)/JAK pathway-mutant or ABL-class Ph-like ALL, respectively. The final results of these trials are pending, and standard-of-care therapeutic approaches for patients with Ph-like ALL have yet to be defined. In this How I Treat perspective, we review recent literature to guide current evidence-based treatment recommendations via illustrative clinical vignettes of children, adolescents, and young adults with newly diagnosed or relapsed/refractory Ph-like ALL, and we further highlight open and soon-to-open trials investigating immunotherapy and TKIs specifically for this high-risk patient population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».