2025 update on MRD in acute myeloid leukemia: a consensus document from the ELN-DAVID MRD Working Party
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Measurable residual disease (MRD) monitoring has become a critical component in the management of acute myeloid leukemia (AML), to inform prognosis, guide therapy, and serve as a key end point in clinical trials. The 2025 update of the MRD guideline provides a comprehensive and refined framework for MRD assessment, aligned with the European LeukemiaNet (ELN) 2022 genetic risk classification. Developed by members of the ELN AML MRD Working Party, the guidelines incorporate expert consensus determined through a 2-stage Delphi round. They address the clinical implementation of MRD methodologies, technical considerations, integration into clinical trials, and future directions. Importantly, MRD recommendations are tailored to individual prognostic and genetic subgroups. A new qualitative MRD response category, designated as optimal, warning, or high risk of treatment failure, has been introduced to facilitate contextual interpretation of the MRD burden and its clinical relevance. Notably, ultrahigh-sensitivity next-generation sequencing-based MRD assessment is now recommended for FLT3 internal tandem duplication-mutated AML after intensive chemotherapy and before allogeneic hematopoietic cell transplantation. A total of 56 recommendations were formulated, with 53 achieving a high level of consensus (≥90%). These updated guidelines represent a major step forward toward harmonizing MRD assessments in AML and enhancing its clinical utility across diverse treatment settings.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».