Unique epigenomic signatures identify biologically significant subtypes of MDS and predict response to azacitidine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Myelodysplastic syndromes (MDS) are characterized by aberrant DNA methylation, and mutations in epigenetic modifiers are frequently found in these patients. Although DNA methyltransferase inhibitors (DNMTi) are used to treat MDS, response variability remains a challenge in the clinic, with limited predictive markers. Through comprehensive genomic, epigenomic, and transcriptomic analyses, we have gained valuable insights into the intricate interplay between genetic and epigenetic alterations in MDS. We describe aberrantly hyper and hypomethylated regions in MDS, extending beyond promoter regions and affecting long-distance regulatory elements. Using these aberrant DNA methylation patterns, we classified MDS patients into epigenetic subtypes correlated with known molecular drivers. This epigenetic classification includes a novel group of patients characterized only by their shared DNA methylation profile and lacking any genetic drivers. Furthermore, we identified a robust DNA methylation signature capable of distinguishing DNMTi responders from non-responders prior to receiving treatment. Leveraging these DMRs, we developed robust classifiers capable of predictive response to DNMTi by integrating DNA methylation, gene expression, mutations, and laboratory parameters. Our findings highlight the potential of epigenetic-based classifiers for personalized treatment approaches for MDS patients. Key Points DNA methylation patterns define biologically meaningful MDS subtypes and uncover a new group lacking known mutations. A methylation-based signature at diagnosis predicts azacitidine response, supporting its use in guiding personalized MDS therapy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».