Three‐dimensional telomere profiling predicts risk of progression in smoldering multiple myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Smoldering multiple myeloma (SMM) is a precursor stage that precedes multiple myeloma (MM). SMM is heterogenous with nearly 40% of patients progressing to MM in the first 5 years. The high rate of progression of SMM patients highlights the need for early intervention, which underscores the importance of identifying SMM patients with the highest risk of progression. Several risk stratification models showed utility in identifying high-risk SMM patients; however, these systems showed limited sensitivity. To date, identifying high-risk SMM patients remains an important clinical need. In this study, we present the 3-dimensional telomere profiling as a structural biomarker capable of stratifying SMM patients as a function of genomic instability. Quantifying telomere dysfunction using the TeloView technology showed utility in risk stratification of cancer patients, particularly hematological malignancies. In this study, we analyzed 168 SMM patients. We report an AUC in ROC analysis of 0.8 using a subset of the patients as a training dataset. We then conducted a blind validation on a different cohort and demonstrated a positive predictive value of 85% and negative predictive value of 73%, with sensitivity and specificity of 83% and 76%, respectively. We examined the correlation between the TeloView prediction and the 20-2-20 scoring system, and cytogenetic abnormalities. We report a correlation of 53% with the 20-2-20 scores and over 60% correlation with cytogenetic abnormalities. The result of this study presents the telomere profiling as an effective biomarker able to stratify SMM patients to their respective risk groups with high sensitivity and specificity.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».