原題
Molecular-Based Ecosystem to Improve Personalized Medicine in Chronic Myelomonocytic Leukemia.
背景:CMMLはまれな不均一な骨髄性新生物であり、転帰は不良である;分子データは分類およびリスク層別化に十分に利用されていない。
方法:レトロスペクティブな3,013人およびプロスペクティブな516人の患者コホート;教師なしクラスタリングおよび統合された分子臨床予後モデリング。
結果:異なる転帰を有する9つの分子的に異なる実体が同定され、15%は他の骨髄性新生物と重複していた。iCPSSは、9つの遺伝子突然変異を血球数および細胞遺伝学と統合して5つの予後グループを定義しており、既存のモデルよりも優れており、患者の55%が再分類され、31%で移植方法が変更され、生存利益が得られた。連合学習により、プライバシーを保護した更新が可能になる。
結論:ゲノム統合はCMML分類、予後判定、および治療法の決定を改善する。
Journal: J Clin Oncol (CiteScore 2022: 39.6)
DOI: 10.1200/JCO-25-02116
PMID: 41894646
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