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Enregistrement W4411416518 · doi:10.3390/ijms26125845

Genomic Profile and Clinical Outcomes in Acute Myeloid Leukemia with Monosomal Karyotype

2025· article· en· W4411416518 sur OpenAlexaff
Collins Wangulu, Ehsan Bahrami Hezaveh, Mojgan Zarif, Qianghua Zhou, Winnie Lo, Cuihong Wei, Hassan Sibai, Hong Chang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIDH1Myeloid leukemiaInternal medicineKaryotypeCytogeneticsOncologyLeukemiaNPM1BiologyMyeloidMedicineGastroenterologyMutationGeneticsChromosomeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biology of Monosomal Karyotype Acute Myeloid Leukemia (MK AML) remains unclear, and its mutational profile has not been exclusively assessed. We sought to determine the genomic profile of MK AML patients and its correlation with overall survival (OS). We conducted a retrospective study involving 664 AML patients, identifying 156 (23.5%) with MK AML. The most common monosomies were -17 (41%) and -7 (37%), with 149 (95%) and 138 (88%) having myelodysplasia-related (MR) cytogenetics and complex karyotype (CK), respectively. Frequent mutations included TP53 (69%), DNMT3A (19%), TET2 (13%), and IDH1 (7%). Patients with MK AML with TP53 mutation (TP53 Mut) had shorter OS compared to those with TP53 wild-type (WT) (median OS, 3.9 versus 9.2 months, p = 0.002). Our validation study further supports this finding. There was no significant difference in OS related to the presence or absence of CK (p = 0.252), MR mutations (p = 0.252), DNMT3A (p = 0.264), TET2 (p = 0.264), and IDH1 (p = 0.183) alterations. Co-mutation with novel EPI6 and TAZI signature alterations did not significantly impact OS among MK AML TP53 Mut patients, suggesting that TP53 Mut remains the dominant driver of outcome in this subgroup. In conclusion, MK AML is a genotypically diverse and high-risk group, with MK AML TP53 Mut indicating worse prognosis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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