CLASSIFICATION AND RISK-ASSIGNMENT OF CHILDHOOD ACUTE MYELOID LEUKAEMIA (AML) BY GENE EXPRESSION SIGNATURES
The present invention relates to methods of genetic analysis for the classification, diagnosis and prognosis of acute myeloid leukemia (AML). The invention provides a method for producing a classification scheme for childhood acute myeloid leukaemia (AML) comprising the steps of: a) providing a plur...
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Hauptverfasser: | , |
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Format: | Patent |
Sprache: | eng ; fre |
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Zusammenfassung: | The present invention relates to methods of genetic analysis for the classification, diagnosis and prognosis of acute myeloid leukemia (AML). The invention provides a method for producing a classification scheme for childhood acute myeloid leukaemia (AML) comprising the steps of: a) providing a plurality of reference samples, said reference samples comprising cell samples from a plurality of reference subjects suffering from childhood AML, with known class of childhood AML, and optionally known prognosis; b) providing reference profiles by establishing a gene expression profile, matched with parameters for class, and optionally prognosis for each of said reference samples individually; and c) construction of a classifier based upon the gene expression profiles of said reference samples, according to a double-loop cross- validation procedure.
La présente invention concerne des procédés d'analyse génétique pour la classification, le diagnostic et le pronostic de la leucémie myéloïde aiguë (LMA). L'invention concerne un procédé de production d'un schéma de classification pour la leucémie myéloïde aiguë (LMA) de l'enfant comprenant les étapes consistant à : a) obtenir une pluralité d'échantillons de référence, lesdits échantillons de référence comprenant des échantillons de cellules provenant d'une pluralité de sujets de référence souffrant de LMA de l'enfant, dont la classe de LMA de l'enfant est connue, et dont le pronostic est éventuellement connu; b) obtenir des profils de référence en établissant un profil d'expression génique, corrélé à des paramètres de classe, et, en option, un pronostic pour chacun desdits échantillons de référence individuellement; et c) construire un classificateur basé sur les profils d'expression génique desdits échantillons de référence, conformément à un protocole de validation croisée en double boucle. |
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