Classical Myelo-Proliferative Neoplasms emergence and development based on real life incidence and mathematical modeling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mathematical modelling allows us to better understand the emergence and evolution of myeloproliferative neoplasms. We tested different mathematical models on a first cohort (patients) (Côte d’Or Registry) to determine the onset and evolution times before JAK2V617F classical myeloproliferative disorders (polycythemia vera and essential thrombocythemia) are diagnosed. We considered the time to diagnosis as the sum of two periods: the time (from embryonic development) for the JAK2V617F mutation to appear, not disappear and enter proliferation, and a second period corresponding to the expansion of the clonal population until diagnosis. Using increasingly complex models, we show that the rate of active mutation cannot be constant, but rather increases exponentially with age, following the well-known Gompertz model. We found that it takes an average of 63.1 +/- 13 years for the first tumor cell to appear and start proliferating. On the other hand, the expansion time is constant: 8.8 years once the mutation has occurred. These results were validated in an external cohort (national FIMBANK cohort). Using this model, we analyzed JAK2V167F Essential Thrombocythemia versus Polycythemia Vera and found that the time to active mutation in PV is about 1.5 years longer than in ET, while the expansion time is similar. In conclusion, our multi-step approach and the final age-dependent model for the onset and development of MPN shows that the onset of a JAKV617F mutation should be linked to an ageing mechanism and indicates a period of 8-9 years for the development of a full MPN.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».