Real-world validation study of the LSC17 score for risk prediction in patients with newly diagnosed acute myeloid leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Acute myeloid leukemia (AML) patients exhibit diverse molecular and cytogenetic changes with heterogeneous outcomes. The functionally-derived LSC17 gene expression score has demonstrated strong prognostic significance in retrospective analyses of adult and pediatric AML cohorts, where above-median scores are associated with worse outcomes compared to below-median scores in intensively-treated patients. Here we used a laboratory-developed clinically-validated NanoString-based LSC17 assay to test the prognostic value of the LSC17 score in a prospective multicenter study of 276 newly-diagnosed AML patients. Each patient's score was classified as high or low by comparison to a previously-established reference score. In the entire cohort, a high LSC17 score was associated with poor risk features, including advanced age and unfavorable genetic mutations. In the subset of 190 patients treated intensively, a high LSC17 score was associated with lower remission rates (63% vs. 94% after induction; P<0.0001), presence of measurable residual disease (46% vs. 10%; P<0.0001), and shorter overall survival (OS, 606 days vs. not reached; P=0.0004; hazard ratio [HR] =2.16; 95% confidence interval [CI]: 1.39-3.35) and relapse-free survival (RFS, 541 days vs. not reached; P=0.001; HR=1.99; 95% CI: 1.29-3.08). In multivariable analysis considering age, white blood cell count and European LeukemiaNet 2022 risk groups, the LSC17 score remained an independent predictor of RFS and OS. Allogeneic stem cell transplantation improved OS for patients with a high but not a low LSC17 score. This study establishes the real-world value of the LSC17 score as a robust tool for risk assessment in AML and paves the way for its incorporation into routine clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».