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Enregistrement W4401702221 · doi:10.1038/s41588-024-01853-0

Comprehensive molecular profiling of multiple myeloma identifies refined copy number and expression subtypes

2024· article· en· W4401702221 sur OpenAlexaff
Sheri Skerget, Daniel Peñaherrera, Ajai Chari, Sundar Jagannath, David S. Siegel, Ravi Vij, Gregory Orloff, Andrzej Jakubowiak, Rubén Niesvizky, Darla Liles, Jesús G. Berdeja, Moshe Levy, Jeffrey L. Wolf, Saad Z. Usmani, Robert M. Rifkin, Kenneth R. Meehan, Don Benson, Jeffrey A. Zonder, João L. Ascensão, Cristina Gasparetto, Miguel‐Teodoro Hernández, Suzanne Trudel, Shaker R. Dakhil, Nizar J. Bahlis, Juan Vazquez Paganini, Pablo Rios, Antònia Sampol, Siva Mannem, Rebecca Silbermann, Matthew A. Lunning, Michael P. Chu, Carter Milner, Allyson Harroff, Mark E. Graham, Spencer H. Shao, Jyothi Dodlapati, Carlos Fernández de Larrea, Leonard Klein, Charles Kuzma, Rafaël Fonseca, Gemma Azaceta, Miquel Granell, Carmen Martínez‐Chamorro, Rama Balaraman, Carlos Fernandes da Silva, Anabelle Chinea, Caitlin Costello, Suman Kambhampati, DeQuincy Andrew Lewis, Michael L. Grossbard, Kathleen J. Yost, Robert Robles, Michaël Sébag, Wayne Harris, Justinian R. Ngaiza, Michael Bär, Marie Shieh, Fredrick Min, Adedayo A. Onitilo, Fabio Volterra, William Wachsman, Madhuri Yalamachili, Eugènia Abella, Larry J. Anderson, Joan Bargay, Hani Hassoun, Gerald C Hsu, Hakan Kaya, Alex R. Menter, Dilip Patel, Donald Richards, William B. Solomon, Robert F. Anderson, Sumeet Chandra, Miguel Á. Conde, Saulias Girnius, May Matkiwsky, Isabel Krsnik, Shaji Kumar, Albert Oriol, Paula Rodríguez, Vivek Roy, Shanti Srinivas, Ronald G. Steis, Austin Christofferson, Sara Nasser, Jessica L. Aldrich, Christophe Legendre, Brooks A. Benard, C. S. Miller, Bryce Turner, Ahmet Kurdoglu, Megan Washington, Venkata D. Yellapantula, Jonathan Adkins, Lori Cuyugan, Martin Boateng, Adrienne Helland, Shari Kyman, Jackie McDonald, Rebecca Reiman, Kristi Stephenson, Erica E. Tassone, Alex Blanski, Brianne Livermore, Meghan Kirchhoff, Daniel C. Rohrer, Mattia D’Agostino, Kimberly Collison, Jennifer Stumph, Pam Kidd, Andrea Donnelly, Barbara Zaugg, Maureen Toone, Kyle McBride, Mary DeRome, Jennifer Rogers, David W. Craig, Winnie S. Liang, Norma C. Gutiérrez, Scott D. Jewell, John D. Carpten, Kenneth C. Anderson, Hearn Jay Cho, Daniel Auclair, Sagar Lonial, Jonathan J. Keats

Notice bibliographique

RevueNature Genetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityAlberta Cancer FoundationRoyal Victoria HospitalPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesPrincipia BiopharmaLegend BiotechPharmacyclicsKite PharmaGenentechEMD SeronoMorphoSysSeagenBeiGeneSkylineDxModernaPfizerIncyteAstex PharmaceuticalsBaxaltaTG TherapeuticsDaewoong Pharmaceutical CompanyRegeneron PharmaceuticalsEli Lilly and CompanyAstraZenecaCSL BehringSwedish Orphan BiovitrumNovo NordiskTeva Pharmaceutical IndustriesArray BioPharmaNational Cancer InstituteGilead SciencesSanofiAmgenVifor PharmaMultiple Myeloma Research Foundation
Mots-clésBiologyMultiple myelomaGene expression profilingComputational biologyProfiling (computer programming)Expression (computer science)GeneticsGene expressionGeneImmunologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple myeloma is a treatable, but currently incurable, hematological malignancy of plasma cells characterized by diverse and complex tumor genetics for which precision medicine approaches to treatment are lacking. The Multiple Myeloma Research Foundation’s Relating Clinical Outcomes in Multiple Myeloma to Personal Assessment of Genetic Profile study ( NCT01454297 ) is a longitudinal, observational clinical study of newly diagnosed patients with multiple myeloma (n = 1,143) where tumor samples are characterized using whole-genome sequencing, whole-exome sequencing and RNA sequencing at diagnosis and progression, and clinical data are collected every 3 months. Analyses of the baseline cohort identified genes that are the target of recurrent gain-of-function and loss-of-function events. Consensus clustering identified 8 and 12 unique copy number and expression subtypes of myeloma, respectively, identifying high-risk genetic subtypes and elucidating many of the molecular underpinnings of these unique biological groups. Analysis of serial samples showed that 25.5% of patients transition to a high-risk expression subtype at progression. We observed robust expression of immunotherapy targets in this subtype, suggesting a potential therapeutic option. Longitudinal genomic and transcriptomic profiling of 1,143 patients with multiple myeloma by the Relating Clinical Outcomes in Multiple Myeloma to Personal Assessment of Genetic Profile study yields an improved copy number and gene expression subtype scheme, most notably a high-risk proliferative subtype associated with complete loss of RB1 or MAX.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations75
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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