転写プロファイリングは,曖昧な系統の急性白血病をAML,B-ALL,またはT-ALLに分類することを指します

科学分野:

• 血液学
• ゲノミクス
• 腫瘍学

背景:

• 曖昧な血統の急性白血病 (ALAL) はまれで分類が難しい.
• 現在,ALALの治療法は急性骨髄性白血病 (AML) または急性リンパ性白血病 (ALL) の治療法に基づいていますが,最適な選択は不明です.
• 系統の割り当ては主に表面マーカーに基づいていますが,ALALでは不十分です.

研究 の 目的:

• ALALにおける系統割り当てを改善するためのトランスクリプトミックの有用性を評価する.
• ALALサブタイプ化のための機械学習分類器の開発と検証.
• ALALにおける真の転写的および表遺伝的曖昧さの潜在的要因を特定する.

主な方法:

• 遺伝子病変の検出のための内部パイプラインをRNAシーケンシングデータで開発しました.
• AML,B-ALL,T-ALLのALAL症例の遺伝子発現プロファイル (GEP) を比較した.
• GEPの機械学習分類器を訓練し,ALALコホートに適用しました.

主要な成果:

• ALALは,AML,B-ALL,またはT-ALLとクラスタリングして,主成分分析において別々のグループを形成しなかった.
• 機械学習の分類器は 27/30のALALに 遺伝的異常を 正確に割り当てました
• 分類器は,他の分子プロファイルと整合した外部のALALコホートで75%の精度を達成しました.

結論:

• 統合的なRNA配列分析は,ほとんどのALAL症例を系統によって効果的に分類することができます.
• ALALの診断と治療のガイドラインに役立つパイプラインと分類器を開発しました.
• いくつかのALAL症例は,BCL11Bのような遺伝的病変による真の曖昧さを示しています.