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Enregistrement W4399996130 · doi:10.1182/blood.2024024283

<i>ATM</i> germ line pathogenic variants affect outcomes in children with ataxia-telangiectasia and hematological malignancies

2024· article· en· W4399996130 sur OpenAlexaff
Sarah Elitzur, Ruth Shiloh, Jan Loeffen, Agata Pastorczak, Masatoshi Takagi, Simon Bomken, André Baruchel, Thomas Lehrnbecher, Sarah K. Tasian, Oussama Abla, Nira Arad‐Cohen, Itziar Astigarraga, Miriam Ben-Harosh, Nicole Bodmer, Triantafyllia Brozou, Francesco Ceppi, Liliia Chugaeva, Luciano Dalla Pozza, Stéphane Ducassou, Gabriele Escherich, Roula Farah, Amber Gibson, Henrik Hasle, Julieta Hoveyan, Elad Jacoby, Janez Jazbec, Stefanie V. Junk, Alexandra Kolenová, Jelena Lazić, Luca Lo Nigro, Nizar Mahlaoui, Lane R. Miller, Vassilios Papadakis, Lucie Pecheux, Marta Pillon, Ifat Sarouk, Jan Starý, Eftichia Stiakaki, Marion Strullu, Thai Hoa Tran, Marek Ussowicz, Jaime Verdú‐Amorós, Anna Wakulińska, Joanna Zawitkowska, Dominique Stoppa‐Lyonnet, A. Malcolm R. Taylor, Yosef Shiloh, Shai Izraeli, Véronique Minard‐Colin, Kjeld Schmiegelow, Ronit Nirel, Andishe Attarbaschi, Arndt Borkhardt

Notice bibliographique

RevueBlood · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversity of AlbertaStollery Children's HospitalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteChildren's Hospital of PhiladelphiaDr. Miriam and Sheldon G. Adelson Medical Research FoundationIsrael Cancer AssociationIsrael Cancer Research Fund
Mots-clésMedicineInternal medicineLymphomaConfidence intervalGastroenterologyAtaxia-telangiectasiaHazard ratioIncidence (geometry)LeukemiaOncologyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Ataxia-telangiectasia (A-T) is an autosomal-recessive disorder caused by pathogenic variants (PVs) of the ATM gene, predisposing children to hematological malignancies. We investigated their characteristics and outcomes to generate data-based treatment recommendations. In this multinational, observational study we report 202 patients aged ≤25 years with A-T and hematological malignancies from 25 countries. Ninety-one patients (45%) presented with mature B-cell lymphomas, 82 (41%) with acute lymphoblastic leukemia/lymphoma, 21 (10%) with Hodgkin lymphoma and 8 (4%) with other hematological malignancies. Four-year overall survival and event-free survival (EFS) were 50.8% (95% confidence interval [CI], 43.6-59.1) and 47.9% (95% CI 40.8-56.2), respectively. Cure rates have not significantly improved over the last four decades (P = .76). The major cause of treatment failure was treatment-related mortality (TRM) with a four-year cumulative incidence of 25.9% (95% CI, 19.5-32.4). Germ line ATM PVs were categorized as null or hypomorphic and patients with available genetic data (n = 110) were classified as having absent (n = 81) or residual (n = 29) ATM kinase activity. Four-year EFS was 39.4% (95% CI, 29-53.3) vs 78.7% (95% CI, 63.7-97.2), (P < .001), and TRM rates were 37.6% (95% CI, 26.4-48.7) vs 4.0% (95% CI, 0-11.8), (P = .017), for those with absent and residual ATM kinase activity, respectively. Absence of ATM kinase activity was independently associated with decreased EFS (HR = 0.362, 95% CI, 0.16-0.82; P = .009) and increased TRM (hazard ratio [HR] = 14.11, 95% CI, 1.36-146.31; P = .029). Patients with A-T and leukemia/lymphoma may benefit from deescalated therapy for patients with absent ATM kinase activity and near-standard therapy regimens for those with residual kinase activity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations26
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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