- ICH GCP
- Реестр клинических исследований США
- Клиническое испытание NCT04889729
GENOMED4ALL: улучшение классификации и прогнозирования МДС с помощью ИИ
Геномная и персонализированная медицина для всех (GENOMED4ALL): применение искусственного интеллекта для улучшения классификации заболеваний и прогноза при миелодиспластическом синдроме.
Обзор исследования
Статус
Условия
Подробное описание
Миелодиспластические синдромы (МДС) обычно возникают у пожилых людей. У пациентов наблюдается цитопения периферической крови, и со временем у части этих субъектов развивается острый миелоидный лейкоз (ОМЛ). Естественное течение МДС неоднородно, начиная от состояний с почти нормальной продолжительностью жизни и заканчивая формами, близкими к ОМЛ, поэтому обязательна стратегия лечения, адаптированная к риску. Текущие прогностические оценки (Пересмотренная международная прогностическая система оценки, IPSS-R) имеют ограничения и в большинстве случаев не позволяют получить достоверную прогностическую информацию на индивидуальном уровне.
Изучение МДС быстро трансформировалось благодаря характеристике генома. Соматические мутации встречаются в геномах гемопоэтических стволовых клеток с низкой, но обнаруживаемой частотой при нормальной репликации ДНК. Любое генетическое изменение, вызывающее избирательное преимущество по отношению к другим самообновляющимся клеткам, приведет к клональному доминированию (клональному гематопоэзу, СН). Последствием ВГ является нестабильность генома, приводящая к повышенному риску приобретения дополнительных мутаций и развития МДС, солидного рака и других заболеваний. Время и место отдельных мутаций и их клональное появление в ходе болезни являются центральными вопросами для лучшего понимания патогенеза и фенотипа МДС, а также для разработки стратегий профилактики рака.
Важные шаги были сделаны в определении молекулярной архитектуры МДС. МДС, связанный с делецией 5q, возникает из-за гаплонедостаточности гена RPS14. Гены, кодирующие компоненты сплайсосомы, были идентифицированы у большого количества пациентов с МДС. Существует тесная связь между кольцевыми сидеробластами и мутациями SF3B1, что согласуется с причинно-следственной связью. Кроме того, было обнаружено, что все большее число генов несет рекуррентные мутации при МДС, участвующие в метилировании ДНК (DNMT3A, TET2, IDH1/2), модификации хроматина (EZH2, ASXL1), регуляции транскрипции (RUNX1), передаче сигнала (KRAS , ЦБЛ).
Сообщалось, что генные мутации влияют на выживаемость и риск прогрессирования заболевания при МДС, и оценка статуса мутации может добавить важную информацию к используемым в настоящее время прогностическим шкалам. Например, мы обнаружили, что мутации SF3B1 были независимыми предикторами благоприятного прогноза, в то время как драйверные мутации генов ASXL1, SRSF2, RUNX1, TP53 и EZH2 были связаны со сниженной вероятностью выживания. MDS с кольцевыми сидеробластами обеспечивает лучшее доказательство того, что идентификация мутантного гена, ответственного за исходный клон, имеет отношение к клиническому исходу. Фактически, кольцевые сидеробласты могут быть обнаружены не только у пациентов с исходной мутацией в SF3B1, но также и у пациентов с инициирующим онкогенным поражением в SRSF2. Однако медиана выживаемости без лейкемии составляет >10 лет в первом случае против <2 лет во втором.
Более того, скрининг мутаций может повлиять на принятие клинических решений: а) при МДС с 5q- субъекты, несущие мутации TP53, имеют более высокий риск прогрессирования лейкемии и более низкую вероятность ответа на леналидомид; б) у пациентов, получающих ТГСК, мутации TP53 предсказывают высокую вероятность рецидива; c) мутации SF3B1 связаны с повышенной вероятностью эритроидного ответа на ингибиторы TGFb (люспатерцепт), а d) мутации TET2 могут быть связаны с ответом на HMA.
Несмотря на эти результаты, необходимо предостерегать от немедленного внедрения такого мутационного тестирования в клиническую практику. Во-первых, наличие мутаций у конкретного человека имеет лишь ограниченную прогностическую силу, поскольку конверсия в МДС происходит редко, независимо от статуса мутации. Кроме того, у пациентов с явным МДС генетические аномалии объясняют лишь часть общего риска для выживания, связанного со специфическими видами лечения, а это означает, что большой процент по-прежнему связан с клиническими и немутационными факторами. Всесторонний анализ большой популяции пациентов и новые методы изучения межгенных взаимодействий и корреляций генотип-фенотип необходимы для правильной оценки независимого влияния каждой геномной аномалии на клинический исход и реакцию на лечение.
Объединив уже доступный большой объем секвенированных геномных данных и клиническую информацию, авторы выдвигают гипотезу о том, что ИИ позволит лучше понять биологию и классификацию МДС, повысить прогностическую/прогностическую способность доступных в настоящее время инструментов и применять лечение более целенаправленно, таким образом содействие реализации программы персонализированной медицины в ЕС.
Тип исследования
Регистрация (Ожидаемый)
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
-
Milano, Италия
- Istituto Clinico Humanitas
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
Принимает здоровых добровольцев
Полы, имеющие право на обучение
Метод выборки
Исследуемая популяция
Описание
Критерии включения:
- Пациенты с МДС в соответствии с критериями ВОЗ > 18 лет
- Доступность клинической и гематологической информации
- Доступность информации о целевом скрининге мутаций
Критерий исключения:
- ни один из вышеперечисленных
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
|---|
|
GENOMED4ALL - Пациенты с МДС
Информация о целевом скрининге мутаций (NGS, включая 60 генов, связанных с МДС) у 13284 пациентов с МДС.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Улучшение классификации МДС
Временное ограничение: через завершение обучения, в среднем 2 года
|
Улучшить классификацию МДС путем объединения клинической и гематологической информации с геномными особенностями.
Для решения этой проблемы будут сравниваться различные методы статистического обучения (процессы Дирихле (DP), байесовские сети (BN)) и машинного обучения (нейронная сеть, основанная на физике глубокого обучения, регрессия с ограничениями и глубокие модели) для определения конкретного генотипа. корреляции фенотипов и разработать новую классификацию болезней.
|
через завершение обучения, в среднем 2 года
|
|
Прогноз вероятности общей выживаемости (месяцы между диагнозом и смертью или окончанием наблюдения) для пациентов с МДС
Временное ограничение: через завершение обучения, в среднем 2 года
|
Общая выживаемость (ОВ) будет определяться как время (выраженное в месяцах) между диагнозом и смертью (в результате всех причин) или окончанием наблюдения (цензурированные наблюдения). Будут определены новые прогностические показатели, включающие следующие признаки: возраст, выраженный в годах; пол (мужской или женский); количество нейтрофилов (количество нейтрофилов*10^6/л), количество тромбоцитов (количество тромбоцитов 10^6/л), концентрация гемоглобина (г/дл), цитогенетика (стратифицировано по критериям IPPS-R, Blood 2012 120: 2454 -2465), процент бластов костного мозга и наличие генных мутаций (наличие или отсутствие). Для измерения точности прогноза будут использоваться различные статистические методы (измеряемые индексом согласованности, C-индексом): методы пропорциональной опасности Кокса, случайные леса выживания, нейронные сети, непрерывный индивидуальный индекс риска (CIRI), анализ временных рядов и марковское моделирование для стохастического анализа. предсказание траекторий |
через завершение обучения, в среднем 2 года
|
|
Прогнозирование вероятности выживания без лейкемии (в месяцах от постановки диагноза до прогрессирования острого лейкоза или окончания наблюдения) для пациентов с МДС
Временное ограничение: через завершение обучения, в среднем 2 года
|
Лейкемия будет определяться как время (выраженное в месяцах) между постановкой диагноза и прогрессированием до острого лейкоза или окончанием наблюдения. Будут определены новые прогностические показатели, включающие следующие признаки: возраст, выраженный в годах; пол (мужской или женский); количество нейтрофилов (количество нейтрофилов*10^6/л), количество тромбоцитов (количество тромбоцитов 10^6/л), концентрация гемоглобина (г/дл), цитогенетика (стратификация по критериям IPPS-R, Blood 2012 120: 2454 -2465), процент бластов костного мозга и наличие генных мутаций (наличие или отсутствие). Для измерения точности прогноза будут использоваться различные статистические методы (измеряемые индексом согласованности, C-индексом): методы пропорциональной опасности Кокса, случайные леса выживания, нейронные сети, непрерывный индивидуальный индекс риска (CIRI), анализ временных рядов и марковское моделирование для стохастического анализа. предсказание траекторий |
через завершение обучения, в среднем 2 года
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Следователи
- Главный следователь: Federico Alvarez, UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID SPAIN
- Главный следователь: Lucia Comnes, DATAWIZARD SRL ITALY
- Главный следователь: Mar Manu Pereira, FUNDACIO HOSPITAL UNIVERSITARI VALL D'HEBRON - INSTITUT DE RECERCA SPAIN
- Главный следователь: Pierre Fenaux, ASSISTANCE PUBLIQUE HOPITAUX DE PARIS FRANCE
- Главный следователь: Torsten Haferlach, MLL MUNCHNER LEUKAMIELABOR GMBH GERMANY
- Главный следователь: Maria Diez Campelo, Instituto de investigacion biomedica de Salamanca, IBSAL SPAIN
- Главный следователь: Uwe Platzbecker, UNIVERSITAET LEIPZIG GERMANY
- Главный следователь: Gastone Castellani, ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA DI BOLOGNA ITALY
- Главный следователь: Andres Krogh, KOBENHAVNS UNIVERSITET DENMARK
- Главный следователь: Babita Singh, FUNDACIO CENTRE DE REGULACIO GENOMICA SPAIN
- Главный следователь: Piero Fariselli, UNIVERSITA DEGLI STUDI DI TORINO ITALY
- Главный следователь: Kostantinos Marias, IDRYMA TECHNOLOGIAS KAI EREVNAS GREECE
- Главный следователь: Mar Mañu Pereira, European Reference Network on Rare Hematological Diseases (ERN-EuroBloodNet)
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- Arber DA, Orazi A, Hasserjian R, Thiele J, Borowitz MJ, Le Beau MM, Bloomfield CD, Cazzola M, Vardiman JW. The 2016 revision to the World Health Organization classification of myeloid neoplasms and acute leukemia. Blood. 2016 May 19;127(20):2391-405. doi: 10.1182/blood-2016-03-643544. Epub 2016 Apr 11.
- Greenberg PL, Tuechler H, Schanz J, Sanz G, Garcia-Manero G, Sole F, Bennett JM, Bowen D, Fenaux P, Dreyfus F, Kantarjian H, Kuendgen A, Levis A, Malcovati L, Cazzola M, Cermak J, Fonatsch C, Le Beau MM, Slovak ML, Krieger O, Luebbert M, Maciejewski J, Magalhaes SM, Miyazaki Y, Pfeilstocker M, Sekeres M, Sperr WR, Stauder R, Tauro S, Valent P, Vallespi T, van de Loosdrecht AA, Germing U, Haase D. Revised international prognostic scoring system for myelodysplastic syndromes. Blood. 2012 Sep 20;120(12):2454-65. doi: 10.1182/blood-2012-03-420489. Epub 2012 Jun 27.
- Malcovati L, Hellstrom-Lindberg E, Bowen D, Ades L, Cermak J, Del Canizo C, Della Porta MG, Fenaux P, Gattermann N, Germing U, Jansen JH, Mittelman M, Mufti G, Platzbecker U, Sanz GF, Selleslag D, Skov-Holm M, Stauder R, Symeonidis A, van de Loosdrecht AA, de Witte T, Cazzola M; European Leukemia Net. Diagnosis and treatment of primary myelodysplastic syndromes in adults: recommendations from the European LeukemiaNet. Blood. 2013 Oct 24;122(17):2943-64. doi: 10.1182/blood-2013-03-492884. Epub 2013 Aug 26.
- Harrell FE Jr, Lee KL, Mark DB. Multivariable prognostic models: issues in developing models, evaluating assumptions and adequacy, and measuring and reducing errors. Stat Med. 1996 Feb 28;15(4):361-87. doi: 10.1002/(SICI)1097-0258(19960229)15:43.0.CO;2-4.
- Klampfl T, Gisslinger H, Harutyunyan AS, Nivarthi H, Rumi E, Milosevic JD, Them NC, Berg T, Gisslinger B, Pietra D, Chen D, Vladimer GI, Bagienski K, Milanesi C, Casetti IC, Sant'Antonio E, Ferretti V, Elena C, Schischlik F, Cleary C, Six M, Schalling M, Schonegger A, Bock C, Malcovati L, Pascutto C, Superti-Furga G, Cazzola M, Kralovics R. Somatic mutations of calreticulin in myeloproliferative neoplasms. N Engl J Med. 2013 Dec 19;369(25):2379-90. doi: 10.1056/NEJMoa1311347. Epub 2013 Dec 10.
- Papaemmanuil E, Gerstung M, Bullinger L, Gaidzik VI, Paschka P, Roberts ND, Potter NE, Heuser M, Thol F, Bolli N, Gundem G, Van Loo P, Martincorena I, Ganly P, Mudie L, McLaren S, O'Meara S, Raine K, Jones DR, Teague JW, Butler AP, Greaves MF, Ganser A, Dohner K, Schlenk RF, Dohner H, Campbell PJ. Genomic Classification and Prognosis in Acute Myeloid Leukemia. N Engl J Med. 2016 Jun 9;374(23):2209-2221. doi: 10.1056/NEJMoa1516192.
- Papaemmanuil E, Gerstung M, Malcovati L, Tauro S, Gundem G, Van Loo P, Yoon CJ, Ellis P, Wedge DC, Pellagatti A, Shlien A, Groves MJ, Forbes SA, Raine K, Hinton J, Mudie LJ, McLaren S, Hardy C, Latimer C, Della Porta MG, O'Meara S, Ambaglio I, Galli A, Butler AP, Walldin G, Teague JW, Quek L, Sternberg A, Gambacorti-Passerini C, Cross NC, Green AR, Boultwood J, Vyas P, Hellstrom-Lindberg E, Bowen D, Cazzola M, Stratton MR, Campbell PJ; Chronic Myeloid Disorders Working Group of the International Cancer Genome Consortium. Clinical and biological implications of driver mutations in myelodysplastic syndromes. Blood. 2013 Nov 21;122(22):3616-27; quiz 3699. doi: 10.1182/blood-2013-08-518886. Epub 2013 Sep 12.
- Cazzola M, Della Porta MG, Malcovati L. The genetic basis of myelodysplasia and its clinical relevance. Blood. 2013 Dec 12;122(25):4021-34. doi: 10.1182/blood-2013-09-381665. Epub 2013 Oct 17.
- Ades L, Itzykson R, Fenaux P. Myelodysplastic syndromes. Lancet. 2014 Jun 28;383(9936):2239-52. doi: 10.1016/S0140-6736(13)61901-7. Epub 2014 Mar 21.
- Malcovati L, Porta MG, Pascutto C, Invernizzi R, Boni M, Travaglino E, Passamonti F, Arcaini L, Maffioli M, Bernasconi P, Lazzarino M, Cazzola M. Prognostic factors and life expectancy in myelodysplastic syndromes classified according to WHO criteria: a basis for clinical decision making. J Clin Oncol. 2005 Oct 20;23(30):7594-603. doi: 10.1200/JCO.2005.01.7038. Epub 2005 Sep 26.
- Della Porta MG, Travaglino E, Boveri E, Ponzoni M, Malcovati L, Papaemmanuil E, Rigolin GM, Pascutto C, Croci G, Gianelli U, Milani R, Ambaglio I, Elena C, Ubezio M, Da Via' MC, Bono E, Pietra D, Quaglia F, Bastia R, Ferretti V, Cuneo A, Morra E, Campbell PJ, Orazi A, Invernizzi R, Cazzola M; Rete Ematologica Lombarda (REL) Clinical Network. Minimal morphological criteria for defining bone marrow dysplasia: a basis for clinical implementation of WHO classification of myelodysplastic syndromes. Leukemia. 2015 Jan;29(1):66-75. doi: 10.1038/leu.2014.161. Epub 2014 May 20.
- Papaemmanuil E, Cazzola M, Boultwood J, Malcovati L, Vyas P, Bowen D, Pellagatti A, Wainscoat JS, Hellstrom-Lindberg E, Gambacorti-Passerini C, Godfrey AL, Rapado I, Cvejic A, Rance R, McGee C, Ellis P, Mudie LJ, Stephens PJ, McLaren S, Massie CE, Tarpey PS, Varela I, Nik-Zainal S, Davies HR, Shlien A, Jones D, Raine K, Hinton J, Butler AP, Teague JW, Baxter EJ, Score J, Galli A, Della Porta MG, Travaglino E, Groves M, Tauro S, Munshi NC, Anderson KC, El-Naggar A, Fischer A, Mustonen V, Warren AJ, Cross NC, Green AR, Futreal PA, Stratton MR, Campbell PJ; Chronic Myeloid Disorders Working Group of the International Cancer Genome Consortium. Somatic SF3B1 mutation in myelodysplasia with ring sideroblasts. N Engl J Med. 2011 Oct 13;365(15):1384-95. doi: 10.1056/NEJMoa1103283. Epub 2011 Sep 26.
- Yoshida K, Sanada M, Shiraishi Y, Nowak D, Nagata Y, Yamamoto R, Sato Y, Sato-Otsubo A, Kon A, Nagasaki M, Chalkidis G, Suzuki Y, Shiosaka M, Kawahata R, Yamaguchi T, Otsu M, Obara N, Sakata-Yanagimoto M, Ishiyama K, Mori H, Nolte F, Hofmann WK, Miyawaki S, Sugano S, Haferlach C, Koeffler HP, Shih LY, Haferlach T, Chiba S, Nakauchi H, Miyano S, Ogawa S. Frequent pathway mutations of splicing machinery in myelodysplasia. Nature. 2011 Sep 11;478(7367):64-9. doi: 10.1038/nature10496.
- Malcovati L, Papaemmanuil E, Bowen DT, Boultwood J, Della Porta MG, Pascutto C, Travaglino E, Groves MJ, Godfrey AL, Ambaglio I, Galli A, Da Via MC, Conte S, Tauro S, Keenan N, Hyslop A, Hinton J, Mudie LJ, Wainscoat JS, Futreal PA, Stratton MR, Campbell PJ, Hellstrom-Lindberg E, Cazzola M; Chronic Myeloid Disorders Working Group of the International Cancer Genome Consortium and of the Associazione Italiana per la Ricerca sul Cancro Gruppo Italiano Malattie Mieloproliferative. Clinical significance of SF3B1 mutations in myelodysplastic syndromes and myelodysplastic/myeloproliferative neoplasms. Blood. 2011 Dec 8;118(24):6239-46. doi: 10.1182/blood-2011-09-377275. Epub 2011 Oct 12.
- Della Porta MG, Tuechler H, Malcovati L, Schanz J, Sanz G, Garcia-Manero G, Sole F, Bennett JM, Bowen D, Fenaux P, Dreyfus F, Kantarjian H, Kuendgen A, Levis A, Cermak J, Fonatsch C, Le Beau MM, Slovak ML, Krieger O, Luebbert M, Maciejewski J, Magalhaes SM, Miyazaki Y, Pfeilstocker M, Sekeres MA, Sperr WR, Stauder R, Tauro S, Valent P, Vallespi T, van de Loosdrecht AA, Germing U, Haase D, Greenberg PL, Cazzola M. Validation of WHO classification-based Prognostic Scoring System (WPSS) for myelodysplastic syndromes and comparison with the revised International Prognostic Scoring System (IPSS-R). A study of the International Working Group for Prognosis in Myelodysplasia (IWG-PM). Leukemia. 2015 Jul;29(7):1502-13. doi: 10.1038/leu.2015.55. Epub 2015 Feb 27.
- Bersanelli M, Travaglino E, Meggendorfer M, Matteuzzi T, Sala C, Mosca E, Chiereghin C, Di Nanni N, Gnocchi M, Zampini M, Rossi M, Maggioni G, Termanini A, Angelucci E, Bernardi M, Borin L, Bruno B, Bonifazi F, Santini V, Bacigalupo A, Voso MT, Oliva E, Riva M, Ubezio M, Morabito L, Campagna A, Saitta C, Savevski V, Giampieri E, Remondini D, Passamonti F, Ciceri F, Bolli N, Rambaldi A, Kern W, Kordasti S, Sole F, Palomo L, Sanz G, Santoro A, Platzbecker U, Fenaux P, Milanesi L, Haferlach T, Castellani G, Della Porta MG. Classification and Personalized Prognostic Assessment on the Basis of Clinical and Genomic Features in Myelodysplastic Syndromes. J Clin Oncol. 2021 Apr 10;39(11):1223-1233. doi: 10.1200/JCO.20.01659. Epub 2021 Feb 4.
- Senent L, Arenillas L, Luno E, Ruiz JC, Sanz G, Florensa L. Reproducibility of the World Health Organization 2008 criteria for myelodysplastic syndromes. Haematologica. 2013 Apr;98(4):568-75. doi: 10.3324/haematol.2012.071449. Epub 2012 Oct 12.
- Schanz J, Tuchler H, Sole F, Mallo M, Luno E, Cervera J, Granada I, Hildebrandt B, Slovak ML, Ohyashiki K, Steidl C, Fonatsch C, Pfeilstocker M, Nosslinger T, Valent P, Giagounidis A, Aul C, Lubbert M, Stauder R, Krieger O, Garcia-Manero G, Faderl S, Pierce S, Le Beau MM, Bennett JM, Greenberg P, Germing U, Haase D. New comprehensive cytogenetic scoring system for primary myelodysplastic syndromes (MDS) and oligoblastic acute myeloid leukemia after MDS derived from an international database merge. J Clin Oncol. 2012 Mar 10;30(8):820-9. doi: 10.1200/JCO.2011.35.6394. Epub 2012 Feb 13.
- Gerstung M, Papaemmanuil E, Martincorena I, Bullinger L, Gaidzik VI, Paschka P, Heuser M, Thol F, Bolli N, Ganly P, Ganser A, McDermott U, Dohner K, Schlenk RF, Dohner H, Campbell PJ. Precision oncology for acute myeloid leukemia using a knowledge bank approach. Nat Genet. 2017 Mar;49(3):332-340. doi: 10.1038/ng.3756. Epub 2017 Jan 16.
- Grinfeld J, Nangalia J, Baxter EJ, Wedge DC, Angelopoulos N, Cantrill R, Godfrey AL, Papaemmanuil E, Gundem G, MacLean C, Cook J, O'Neil L, O'Meara S, Teague JW, Butler AP, Massie CE, Williams N, Nice FL, Andersen CL, Hasselbalch HC, Guglielmelli P, McMullin MF, Vannucchi AM, Harrison CN, Gerstung M, Green AR, Campbell PJ. Classification and Personalized Prognosis in Myeloproliferative Neoplasms. N Engl J Med. 2018 Oct 11;379(15):1416-1430. doi: 10.1056/NEJMoa1716614.
- Perperoglou A. Cox models with dynamic ridge penalties on time-varying effects of the covariates. Stat Med. 2014 Jan 15;33(1):170-80. doi: 10.1002/sim.5921. Epub 2013 Aug 2.
- Pellagatti A, Armstrong RN, Steeples V, Sharma E, Repapi E, Singh S, Sanchi A, Radujkovic A, Horn P, Dolatshad H, Roy S, Broxholme J, Lockstone H, Taylor S, Giagounidis A, Vyas P, Schuh A, Hamblin A, Papaemmanuil E, Killick S, Malcovati L, Hennrich ML, Gavin AC, Ho AD, Luft T, Hellstrom-Lindberg E, Cazzola M, Smith CWJ, Smith S, Boultwood J. Impact of spliceosome mutations on RNA splicing in myelodysplasia: dysregulated genes/pathways and clinical associations. Blood. 2018 Sep 20;132(12):1225-1240. doi: 10.1182/blood-2018-04-843771. Epub 2018 Jun 21.
- Reilly B, Tanaka TN, Diep D, Yeerna H, Tamayo P, Zhang K, Bejar R. DNA methylation identifies genetically and prognostically distinct subtypes of myelodysplastic syndromes. Blood Adv. 2019 Oct 8;3(19):2845-2858. doi: 10.1182/bloodadvances.2019000192.
- Masaki S, Ikeda S, Hata A, Shiozawa Y, Kon A, Ogawa S, Suzuki K, Hakuno F, Takahashi SI, Kataoka N. Myelodysplastic Syndrome-Associated SRSF2 Mutations Cause Splicing Changes by Altering Binding Motif Sequences. Front Genet. 2019 Apr 16;10:338. doi: 10.3389/fgene.2019.00338. eCollection 2019.
- Liang Y, Tebaldi T, Rejeski K, Joshi P, Stefani G, Taylor A, Song Y, Vasic R, Maziarz J, Balasubramanian K, Ardasheva A, Ding A, Quattrone A, Halene S. SRSF2 mutations drive oncogenesis by activating a global program of aberrant alternative splicing in hematopoietic cells. Leukemia. 2018 Dec;32(12):2659-2671. doi: 10.1038/s41375-018-0152-7. Epub 2018 Jun 1.
- Haferlach T, Nagata Y, Grossmann V, Okuno Y, Bacher U, Nagae G, Schnittger S, Sanada M, Kon A, Alpermann T, Yoshida K, Roller A, Nadarajah N, Shiraishi Y, Shiozawa Y, Chiba K, Tanaka H, Koeffler HP, Klein HU, Dugas M, Aburatani H, Kohlmann A, Miyano S, Haferlach C, Kern W, Ogawa S. Landscape of genetic lesions in 944 patients with myelodysplastic syndromes. Leukemia. 2014 Feb;28(2):241-7. doi: 10.1038/leu.2013.336. Epub 2013 Nov 13.
- Bacher U, Haferlach T, Schnittger S, Zenger M, Meggendorfer M, Jeromin S, Roller A, Grossmann V, Krauth MT, Alpermann T, Kern W, Haferlach C. Investigation of 305 patients with myelodysplastic syndromes and 20q deletion for associated cytogenetic and molecular genetic lesions and their prognostic impact. Br J Haematol. 2014 Mar;164(6):822-33. doi: 10.1111/bjh.12710. Epub 2013 Dec 26.
- Haase D, Stevenson KE, Neuberg D, Maciejewski JP, Nazha A, Sekeres MA, Ebert BL, Garcia-Manero G, Haferlach C, Haferlach T, Kern W, Ogawa S, Nagata Y, Yoshida K, Graubert TA, Walter MJ, List AF, Komrokji RS, Padron E, Sallman D, Papaemmanuil E, Campbell PJ, Savona MR, Seegmiller A, Ades L, Fenaux P, Shih LY, Bowen D, Groves MJ, Tauro S, Fontenay M, Kosmider O, Bar-Natan M, Steensma D, Stone R, Heuser M, Thol F, Cazzola M, Malcovati L, Karsan A, Ganster C, Hellstrom-Lindberg E, Boultwood J, Pellagatti A, Santini V, Quek L, Vyas P, Tuchler H, Greenberg PL, Bejar R; International Working Group for MDS Molecular Prognostic Committee. TP53 mutation status divides myelodysplastic syndromes with complex karyotypes into distinct prognostic subgroups. Leukemia. 2019 Jul;33(7):1747-1758. doi: 10.1038/s41375-018-0351-2. Epub 2019 Jan 11.
- Kulasekararaj AG, Jiang J, Smith AE, Mohamedali AM, Mian S, Gandhi S, Gaken J, Czepulkowski B, Marsh JC, Mufti GJ. Somatic mutations identify a subgroup of aplastic anemia patients who progress to myelodysplastic syndrome. Blood. 2014 Oct 23;124(17):2698-704. doi: 10.1182/blood-2014-05-574889. Epub 2014 Aug 18.
- Della Porta MG, Galli A, Bacigalupo A, Zibellini S, Bernardi M, Rizzo E, Allione B, van Lint MT, Pioltelli P, Marenco P, Bosi A, Voso MT, Sica S, Cuzzola M, Angelucci E, Rossi M, Ubezio M, Malovini A, Limongelli I, Ferretti VV, Spinelli O, Tresoldi C, Pozzi S, Luchetti S, Pezzetti L, Catricala S, Milanesi C, Riva A, Bruno B, Ciceri F, Bonifazi F, Bellazzi R, Papaemmanuil E, Santoro A, Alessandrino EP, Rambaldi A, Cazzola M. Clinical Effects of Driver Somatic Mutations on the Outcomes of Patients With Myelodysplastic Syndromes Treated With Allogeneic Hematopoietic Stem-Cell Transplantation. J Clin Oncol. 2016 Oct 20;34(30):3627-3637. doi: 10.1200/JCO.2016.67.3616.
- Lindsley RC, Saber W, Mar BG, Redd R, Wang T, Haagenson MD, Grauman PV, Hu ZH, Spellman SR, Lee SJ, Verneris MR, Hsu K, Fleischhauer K, Cutler C, Antin JH, Neuberg D, Ebert BL. Prognostic Mutations in Myelodysplastic Syndrome after Stem-Cell Transplantation. N Engl J Med. 2017 Feb 9;376(6):536-547. doi: 10.1056/NEJMoa1611604.
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Ожидаемый)
Завершение исследования (Ожидаемый)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- GENOMED4ALL: MDS
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .