Genetic risk stratification and outcomes among treatment-naive patients with AML treated with venetoclax and azacitidine
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: The European LeukemiaNet (ELN) acute myeloid leukemia (AML) genetic risk classification systems are based on response to intensive chemotherapy; their ability to discriminate outcomes in older patients treated with venetoclax-azacitidine may be suboptimal. This pooled analysis of the phase 3 VIALE-A trial (NCT02993523) and phase 1b study (NCT02203773) examined prognostic stratification according to the 2017 and 2022 ELN risk classifications and derived new molecular signatures differentiating venetoclax-azacitidine-treated patients based on overall survival (OS). Overall, 279 patients treated with venetoclax-azacitidine and 113 patients treated with placebo-azacitidine were analyzed. The ELN 2017 or 2022 prognostic criteria classified most patients as adverse-risk AML (60.2% and 72.8% for venetoclax-azacitidine and 65.5% and 75.2% for placebo-azacitidine, respectively). Although outcomes with venetoclax-azacitidine improved across all ELN risk groups compared with placebo-azacitidine, ELN classification systems poorly discriminated venetoclax-azacitidine outcomes. By applying a bioinformatic algorithm, new molecular signatures were derived differentiating OS outcomes with venetoclax-azacitidine. The mutational status of TP53, FLT3 internal tandem duplication (FLT3-ITD), NRAS, and KRAS categorized patients into higher-, intermediate-, and lower-benefit groups (52%, 25%, and 23% of patients, respectively), each associated with a distinct median OS (26.5 months [95% confidence interval (CI), 20.2-32.7]; 12.1 months [95% CI, 7.3-15.2]; and 5.5 months [95% CI, 2.8-7.6], respectively). ELN prognostic classifiers did not provide clinically meaningful risk stratification of OS outcomes in patients treated with venetoclax-azacitidine. TP53, FLT3-ITD, NRAS, and KRAS mutation status allows the classification of these patients into 3 risk groups with distinct differences in median OS. These trials were registered at www.clinicaltrials.gov as #NCT02993523 and #NCT02203773.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».