A Combinatorial Functional Precision Medicine Platform for Rapid Therapeutic Response Prediction in <scp>AML</scp>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite advances made in targeted biomarker-based therapy for acute myeloid leukemia (AML) treatment, remission is often short and followed by relapse and acquired resistance. Functional precision medicine (FPM) efforts have been shown to improve therapy selection guidance by incorporating comprehensive biological data to tailor individual treatment. However, effectively managing complex biological data, while also ensuring rapid conversion of actionable insights into clinical utility remains challenging. METHODS: We have evaluated the clinical applicability of quadratic phenotypic optimization platform (QPOP), to predict clinical response to combination therapies in AML and reveal patient-centric insights into combination therapy sensitivities. In this prospective study, 51 primary samples from newly diagnosed (ND) or refractory/relapsed (R/R) AML patients were evaluated by QPOP following ex vivo drug testing. RESULTS: Individualized drug sensitivity reports were generated in 55/63 (87.3%) patient samples with a median turnaround time of 5 (4-10) days from sample collection to report generation. To evaluate clinical feasibility, QPOP-predicted response was compared to clinical treatment outcomes and indicated concordant results with 83.3% sensitivity and 90.9% specificity and an overall 86.2% accuracy. Serial QPOP analysis in a FLT3-mutant patient sample indicated decreased FLT3 inhibitor (FLT3i) sensitivity, which is concordant with increasing FLT3 allelic burden and drug resistance development. Forkhead box M1 (FOXM1)-AKT signaling was subsequently identified to contribute to resistance to FLT3i. CONCLUSION: Overall, this study demonstrates the feasibility of applying QPOP as a functional combinatorial precision medicine platform to predict therapeutic sensitivities in AML and provides the basis for prospective clinical trials evaluating ex vivo-guided combination therapy.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».