surviBALL: exploring lncRNA expression at diagnosis for 5-year EFS risk stratification in pediatric B-ALL—a proof of concept
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background B-cell Acute Lymphoblastic Leukemia (B-ALL) remains an important cause of cancer-related death in children. Therefore, accurate identification at diagnosis of patients at high risk of relapse is crucial. In this context, long non-coding RNAs (lncRNAs) could be novel candidates with great potential. Hence, the aim of this study was to identify new prognostic biomarkers in pediatric B-ALL through an RNA sequencing (RNA-seq) approach that allows the detailed exploration of a wide range of lncRNAs. Methods Total RNA from two cohorts of B-ALL patients (C1 with 50 Spanish patients, and C2 with 72 Canadian patients) was sequenced with a depth of approximately 150 million paired-reads using Illumina technology. All protein coding and non-coding genes included in lncRNAKB annotation were studied to develop a gene expression-based 5-year Event Free Survival (EFS) prediction model. Results First, univariate Cox proportional hazards analyses identified 48 genes significantly associated with higher EFS risk in both cohorts. From these, ALASSO regression selected five genes, all of which are lncRNAs, as the most informative to develop the prediction model, which we have called surviBALL. Stratification of patients into three risk groups according to the surviBALL model revealed significantly poorer EFS in high-risk patients across C1, C2, and the integrated C1 + C2 cohort ( P < 0.001). Validation in an independent cohort of 177 publicly available B-ALL samples confirmed surviBALL’s prediction capacity ( P = 2.80 × 10 − 4 ) and its independence of both subtype and MRD. Conclusions These findings suggest that surviBALL has the potential to complement current risk stratification approaches, particularly by identifying patients at high risk of relapse at diagnosis. As a hypothesis-generating proof of concept, this study highlights the promise of more personalized treatment strategies and warrants further validation in independent cohorts.
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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) | 0,000 | 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 ».