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Enregistrement W4401450637 · doi:10.1200/jco.23.02238

Genomic Determinants of Outcome in Acute Lymphoblastic Leukemia

2024· article· en· W4401450637 sur OpenAlexaff
Ti‐Cheng Chang, Wenan Chen, Chunxu Qu, Zhongshan Cheng, Dale J. Hedges, Abdelrahman Elsayed, Stanley Pounds, Mary Shago, Karen R. Rabin, Elizabeth A. Raetz, Meenakshi Devidas, Cheng Cheng, Anne Angiolillo, Pradyuamna Baviskar, Michael J. Borowitz, Michael J. Burke, Andrew J. Carroll, William L. Carroll, I‐Ming Chen, Richard C. Harvey, Nyla A. Heerema, Ilaria Iacobucci, Jeremy Wang, Sima Jeha, Eric Larsen, Leonard A. Mattano, Kelly W. Maloney, Ching‐Hon Pui, Nilsa C. Ramirez, Wanda L. Salzer, Cheryl L. Willman, Naomi Winick, Brent L. Wood, Stephen P. Hunger, Gang Wu, Charles G. Mullighan, Mignon L. Loh

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMoonshot Research and Development ProgramSchool of Medicine, University of North Carolina at Chapel HillNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthBroad InstituteAmerican Lebanese Syrian Associated CharitiesSt. Baldrick's FoundationChildren's Hospital of PhiladelphiaNationwide Children's HospitalCancer MoonshotSeattle Children's Research Institute
Mots-clésMedicineLymphoblastic LeukemiaLeukemiaOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE Although cure rates for childhood acute lymphoblastic leukemia (ALL) exceed 90%, ALL remains a leading cause of cancer death in children. Half of relapses arise in children initially classified with standard-risk (SR) disease. MATERIALS AND METHODS To identify genomic determinants of relapse in children with SR ALL, we performed genome and transcriptome sequencing of diagnostic and remission samples of children with SR (n = 1,381) or high-risk B-ALL with favorable cytogenetic features (n = 115) enrolled on Children's Oncology Group trials. We used a case-control study design analyzing 439 patients who relapsed and 1,057 who remained in complete remission for at least 5 years. RESULTS Genomic subtype was associated with relapse, which occurred in approximately 50% of cases of PAX5 -altered ALL (odds ratio [OR], 3.31 [95% CI, 2.17 to 5.03]; P = 3.18 × 10 –8 ). Within high-hyperdiploid ALL, gain of chromosome 10 with disomy of chromosome 7 was associated with favorable outcome (OR, 0.27 [95% CI, 0.17 to 0.42]; P = 8.02 × 10 –10 ; St Jude Children's Research Hospital validation cohort: OR, 0.22 [95% CI, 0.05 to 0.80]; P = .009), and disomy of chromosomes 10 and 17 with gain of chromosome 6 was associated with relapse (OR, 7.16 [95% CI, 2.63 to 21.51]; P = 2.19 × 10 –5 ; validation cohort: OR, 21.32 [95% CI, 3.62 to 119.30]; P = .0004). Genomic alterations were associated with relapse in a subtype-dependent manner, including alterations of INO80 in ETV6::RUNX1 ALL, IKZF1 , and CREBBP in high-hyperdiploid ALL and FHIT in BCR::ABL1 -like ALL. Genomic alterations were also associated with the presence of minimal residual disease, including NRAS and CREBBP in high-hyperdiploid ALL. CONCLUSION Genetic subtype, patterns of aneuploidy, and secondary genomic alterations determine risk of relapse in childhood ALL. Comprehensive genomic analysis is required for optimal risk stratification.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,375 · 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

Citations54
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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