Three-Dimensional Organization of Telomeres: An Emerging Prognostic Biomarker in Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
A crucial role of genome instability and telomeric dysfunction was demonstrated in multiple cancers, including multiple myeloma (MM). MM accounts for approximately 10% of all hematologic malignancies and includes asymptomatic pre-malignant monoclonal gammopathy of undetermined significance (MGUS) and smoldering multiple myeloma (SMM). Due to the highly heterogeneous nature of the disease, there is an ongoing need for precise risk stratification and subsequent development of risk-adapted treatment strategies at every stage of disease and during disease progression. Telomere numbers, intensity, aggregates, and spatial arrangement within the nucleus were identified as prognostic biomarkers. Recent studies demonstrated that the three-dimensional (3D) analysis of key telomeric parameters is a reliable marker of the high risk of relapse in newly diagnosed MM (NDMM) patients and can predict the risk of progression of SMM patients. Telomeric parameters of malignant MM cells from the peripheral blood and bone marrow were similar, suggesting that 3D telomere profiling may assess MRD in liquid biopsies of MM patients. This review focuses on the prognostic value of 3D telomere profiling in MM. 3D spatial telomere analysis may potentially address a critical unmet clinical need in managing MM and, if incorporated into current guidelines, help to accurately predict disease status, progression risk, overall survival, and response to treatment.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».