Molecular risk markers define risk of relapse in myeloid leukemia of Down syndrome beyond measurable residual disease
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Myeloid leukemia of Down syndrome (ML-DS) is a distinct form of pediatric acute myeloid leukemia (AML) that responds to reduced-intensity chemotherapy, as compared with non-DS AML that requires intensive chemotherapy and often stem cell transplant. While most patients with ML-DS have a favorable prognosis, outcomes for those with refractory or relapsed disease are dismal. Children's Oncology Group study AAML1531 introduced the use of measurable residual disease by multiparameter flow cytometry at the end of the first course of induction therapy (EOI-1 MRD) for risk stratification of treatment intensity. Of 280 patients with ML-DS who were enrolled, 41 were classified as high risk (HR) due to positive EOI-1 MRD, and treated with intensified chemotherapy similar to that used for pediatric non-DS AML. Treatment intensification did not improve the 2-year event-free survival compared with patients who were MRD-positive treated with reduced-intensity therapy in the predecessor study AAML0431 (80.5% ± 12.4% vs 76%; P = .247) or overall survival (80.5% ± 12.4% vs 76.2% ± 18.6%; P = .819), but significantly increased the frequency of febrile neutropenia and sepsis events. While stratification of treatment intensity based on MRD was not beneficial, molecular markers of relapse risk proposed by the Japan Children's Cancer Group for ML-DS (alterations of CDKN2A, ZBTB7A, JAK2, TP53) proved prognostic. Relapse risk was 50% in patients who were HR from AAML1531 with any high-risk molecular marker compared with 6.7% in those without. Similar relapse results were obtained in the MRD-negative AAML1531 group, suggesting molecular risk markers can predict outcome and thus be used to stratify therapy in ML-DS. This trial was registered at www.clinicaltrials.gov as #NCT02521493.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».