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Enregistrement W4410348902 · doi:10.1038/s41525-025-00476-6

Myelodysplastic syndrome diagnosed by genetic testing for hereditary cancer: a case report

2025· article· en· W4410348902 sur OpenAlexafffund
Sarah Ridd, Larissa Peck, Aniket Bankar, George S. Charames, Jordan Lerner‐Ellis, Radhika Mahajan, Peter Sabatini, Andrew Wong, Janet Malcolmson, Raymond H. Kim

Notice bibliographique

Revuenpj Genomic Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenOntario Institute for Cancer ResearchUniversity Health NetworkUniversity of TorontoSinai Health SystemPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesPrincess Margaret Cancer Foundation
Mots-clésGenetic testingMedicineMyelodysplastic syndromesCancerGeneticsOncologyPediatricsInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic testing for solid tumor syndromes typically uses peripheral blood leukocytes (PBL) as the source of germline DNA. This approach has shortcomings in certain situations, such as somatic mosaicism and hematologic malignancies. Here we describe a case where germline genetic testing on PBL revealed an unsuspected diagnosis of myelodysplastic syndrome (MDS). A 68-year-old male with a history of three solid tumors and a significant family history of cancer underwent germline genetic testing with a 76-gene hereditary cancer panel. Initial testing using PBL revealed deletions of the entire APC and CTNNA1 genes, suggestive of a contiguous deletion of chromosome 5 (del(5q)). Subsequent testing on cultured fibroblasts was negative, indicating the deletions were somatic. Bone marrow analysis confirmed the presence of del(5q) and a diagnosis of MDS. This case demonstrates the potential to uncover hematologic disorders through hereditary cancer genetic testing, emphasizing the importance of careful results interpretation, multidisciplinary follow-up, and DNA source selection.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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