Precision medicine for high-risk gene fusions in pediatric AML: a focus on <i>KMT2A</i>, <i>NUP98</i>, and <i>GLIS2</i> rearrangements
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Robust genetic characterization of pediatric acute myeloid leukemia (AML) has demonstrated that fusion oncogenes are highly prevalent drivers of AML leukemogenesis in young children. Identification of fusion oncogenes associated with adverse outcomes has facilitated risk stratification of patients, although successful development of precision medicine approaches for most fusion-driven AML subtypes have been historically challenging. This knowledge gap has been in part due to difficulties in targeting structural alterations involving transcription factors and in identification of a therapeutic window for selective inhibition of the oncofusion without deleterious effects upon essential wild-type proteins. Herein, we discuss the current molecular landscape and functional characterization of 3 of the most lethal childhood AML fusion-oncogene driven subtypes harboring KMT2A, NUP98, or CBFA2T3::GLIS2 rearrangements. We further review early-phase clinical trial data of novel targeted inhibitors and immunotherapies that have demonstrated initial success specifically for children with these poor-prognosis genetic subtypes of AML and provide appreciable optimism to improve clinical outcomes in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».