• 改进 MDS 分类 [时间框架：通过研究完成，平均 2 年]
  通过将临床和血液学信息与基因组特征相结合来改进 MDS 的分类。为了解决这个问题，将比较不同的统计学习方法（狄利克雷过程（DP）、贝叶斯网络（BN））和机器学习（深度学习物理神经网络、约束回归和深度模型），以定义特定的基因型——表型相关性并开发新的疾病分类。
• MDS 患者的总生存概率（从诊断到死亡或随访结束的几个月）的预测 [时间框架：通过研究完成，平均 2 年]
  总生存期 (OS) 将定义为诊断和死亡（由于所有原因）或随访结束（截尾观察）之间的时间（以月表示）。将定义新的预后评分，包括以下特征：以年表示的年龄；性别（男性或女性）；中性粒细胞计数（中性粒细胞数*10^6/L）、血小板计数（血小板数10^6/L）、血红蛋白浓度（g/dl）、细胞遗传学（根据IPPS-R标准分层，BLOOD 2012 120: 2454 -2465)、骨髓原始细胞的百分比和基因突变的存在（存在与不存在）。将使用不同的统计方法来衡量预测准确性（通过一致性指数、C 指数衡量）：Cox 比例风险方法、随机生存森林、神经网络、连续个性化风险指数 (CIRI)、时间序列分析和随机马尔可夫建模轨迹预测
• 预测 MDS 患者无白血病生存的概率（从诊断到进展为急性白血病或随访结束的几个月）[时间范围：到研究完成，平均 2 年]
  白血病将被定义为诊断和进展为急性白血病或随访结束之间的时间（以月表示）。将定义新的预后评分，包括以下特征：以年表示的年龄；性别（男性或女性）；中性粒细胞计数（中性粒细胞数*10^6/L）、血小板计数（血小板数10^6/L）、血红蛋白浓度（g/dl）、细胞遗传学（根据IPPS-R标准分层，BLOOD 2012 120: 2454 -2465)、骨髓原始细胞的百分比和基因突变的存在（存在与不存在）。将使用不同的统计方法来衡量预测准确性（通过一致性指数、C 指数衡量）：Cox 比例风险方法、随机生存森林、神经网络、连续个性化风险指数 (CIRI)、时间序列分析和随机马尔可夫建模轨迹预测

骨髓增生异常综合征 (MDS) 通常发生在老年人身上。患者出现外周血血细胞减少症，随着时间的推移，这些受试者中的一部分演变成急性髓细胞白血病 (AML)。 MDS 的自然病程是异质的，从接近正常预期寿命的疾病到接近 AML 的形式，因此必须采用适应风险的治疗策略。当前的预后评分（修订版国际预后评分系统，IPSS-R）存在局限性，并且在大多数情况下无法在个体水平上获取可靠的预后信息。

MDS 的研究已通过基因组表征迅速转变。在正常 DNA 复制过程中，造血干细胞基因组中发生体细胞突变的频率很低，但可检测到。任何导致相对于其他自我更新细胞的选择性优势的基因改变都将导致克隆优势（克隆造血，CH）。 CH 的后果是基因组不稳定，导致获得额外突变和发展 MDS、实体癌和其他疾病的风险增加。个体突变的时间和地点及其在疾病过程中的克隆出现是更好地理解 MDS 发病机制和表型以及制定癌症预防策略的核心问题。

在定义 MDS 的分子结构方面已经取得了重要的进展。与 5q 缺失相关的 MDS 源于 RPS14 基因的单倍剂量不足。在高比例的 MDS 受试者中鉴定了编码剪接体成分的基因。环状铁粒幼细胞与SF3B1突变之间存在密切关系，符合因果关系。此外，越来越多的基因被发现在 MDS 中携带反复突变，涉及 DNA 甲基化（DNMT3A、TET2、IDH1/2）、染色质修饰（EZH2、ASXL1）、转录调控（RUNX1）、信号转导（KRAS） , CBL)。

据报道，基因突变会影响 MDS 的生存和疾病进展风险，对突变状态的评估可能会为当前使用的预后评分增加重要信息。例如，我们发现 SF3B1 突变是预后良好的独立预测因子，而 ASXL1、SRSF2、RUNX1、TP53 和 EZH2 基因的驱动突变与生存概率降低相关。带有环形铁粒幼细胞的 MDS 提供了最好的证据，证明负责初始克隆的突变基因的鉴定与临床结果相关。事实上，环状铁粒幼细胞不仅可以在 SF3B1 突变的患者中发现，也可以在 SRSF2 中具有起始致癌病变的患者中发现。然而，前者的中位无白血病生存期>10年，后者<2年。

此外，突变筛查可能会影响临床决策：a) 在具有 5q- 的 MDS 中，携带 TP53 突变的受试者具有较高的白血病进展风险和较低的来那度胺反应概率； b) 在接受 HSCT 的患者中，TP53 突变预示着高复发概率； c) SF3B1 突变与对 TGFb 抑制剂 (luspatercept) 的红细胞反应的可能性增加有关，并且 d) TET2 突变可能与对 HMA 的反应有关。

尽管有这些发现，但仍需谨慎，不要在临床实践中立即采用此类突变测试。首先，给定个体中突变的存在仅具有有限的预测能力，因为无论突变状态如何，转换为 MDS 都是罕见的。此外，在显性 MDS 患者中，遗传异常仅解释了与特定治疗相关的总生存风险的一部分，这意味着很大一部分仍然与临床和非突变因素有关。对大量患者群体的综合分析和研究基因-基因相互作用和基因型-表型相关性的新方法有必要正确估计每个基因组异常对临床结果和治疗反应的独立影响。

通过结合现有的大量测序基因组数据和临床信息，作者假设人工智能将有助于更好地理解 MDS 生物学和分类，增强当前可用工具的预后/预测能力并以更有针对性的方式应用治疗，从而促进在整个欧盟实施个性化医疗计划。

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纳入标准：

• 根据 WHO 标准受 MDS 影响的患者 > 18 岁
• 临床和血液学信息的可用性
• 靶向突变筛查信息的可用性

排除标准：

• 以上都不是

• 改进 MDS 分类 [时间框架：通过研究完成，平均 2 年]
  通过将临床和血液学信息与基因组特征相结合来改进 MDS 的分类。为了解决这个问题，将比较不同的统计学习方法（狄利克雷过程（DP）、贝叶斯网络（BN））和机器学习（深度学习物理神经网络、约束回归和深度模型），以定义特定的基因型——表型相关性并开发新的疾病分类。
• MDS 患者的总生存概率（从诊断到死亡或随访结束的几个月）的预测 [时间框架：通过研究完成，平均 2 年]
  总生存期 (OS) 将定义为诊断和死亡（由于所有原因）或随访结束（截尾观察）之间的时间（以月表示）。将定义新的预后评分，包括以下特征：以年表示的年龄；性别（男性或女性）；中性粒细胞计数（中性粒细胞数*10^6/L）、血小板计数（血小板数10^6/L）、血红蛋白浓度（g/dl）、细胞遗传学（根据IPPS-R标准分层，BLOOD 2012 120: 2454 -2465)、骨髓原始细胞的百分比和基因突变的存在（存在与不存在）。将使用不同的统计方法来衡量预测准确性（通过一致性指数、C 指数衡量）：Cox 比例风险方法、随机生存森林、神经网络、连续个性化风险指数 (CIRI)、时间序列分析和随机马尔可夫建模轨迹预测
• 预测 MDS 患者无白血病生存的概率（从诊断到进展为急性白血病或随访结束的几个月）[时间范围：到研究完成，平均 2 年]
  白血病将被定义为诊断和进展为急性白血病或随访结束之间的时间（以月表示）。将定义新的预后评分，包括以下特征：以年表示的年龄；性别（男性或女性）；中性粒细胞计数（中性粒细胞数*10^6/L）、血小板计数（血小板数10^6/L）、血红蛋白浓度（g/dl）、细胞遗传学（根据IPPS-R标准分层，BLOOD 2012 120: 2454 -2465)、骨髓原始细胞的百分比和基因突变的存在（存在与不存在）。将使用不同的统计方法来衡量预测准确性（通过一致性指数、C 指数衡量）：Cox 比例风险方法、随机生存森林、神经网络、连续个性化风险指数 (CIRI)、时间序列分析和随机马尔可夫建模轨迹预测

骨髓增生异常综合征 (MDS) 通常发生在老年人身上。患者出现外周血血细胞减少症，随着时间的推移，这些受试者中的一部分演变成急性髓细胞白血病 (AML)。 MDS 的自然病程是异质的，从接近正常预期寿命的疾病到接近 AML 的形式，因此必须采用适应风险的治疗策略。当前的预后评分（修订版国际预后评分系统，IPSS-R）存在局限性，并且在大多数情况下无法在个体水平上获取可靠的预后信息。

MDS 的研究已通过基因组表征迅速转变。在正常 DNA 复制过程中，造血干细胞基因组中发生体细胞突变的频率很低，但可检测到。任何导致相对于其他自我更新细胞的选择性优势的基因改变都将导致克隆优势（克隆造血，CH）。 CH 的后果是基因组不稳定，导致获得额外突变和发展 MDS、实体癌和其他疾病的风险增加。个体突变的时间和地点及其在疾病过程中的克隆出现是更好地理解 MDS 发病机制和表型以及制定癌症预防策略的核心问题。

在定义 MDS 的分子结构方面已经取得了重要的进展。与 5q 缺失相关的 MDS 源于 RPS14 基因的单倍剂量不足。在高比例的 MDS 受试者中鉴定了编码剪接体成分的基因。环状铁粒幼细胞与SF3B1突变之间存在密切关系，符合因果关系。此外，越来越多的基因被发现在 MDS 中携带反复突变，涉及 DNA 甲基化（DNMT3A、TET2、IDH1/2）、染色质修饰（EZH2、ASXL1）、转录调控（RUNX1）、信号转导（KRAS） , CBL)。

据报道，基因突变会影响 MDS 的生存和疾病进展风险，对突变状态的评估可能会为当前使用的预后评分增加重要信息。例如，我们发现 SF3B1 突变是预后良好的独立预测因子，而 ASXL1、SRSF2、RUNX1、TP53 和 EZH2 基因的驱动突变与生存概率降低相关。带有环形铁粒幼细胞的 MDS 提供了最好的证据，证明负责初始克隆的突变基因的鉴定与临床结果相关。事实上，环状铁粒幼细胞不仅可以在 SF3B1 突变的患者中发现，也可以在 SRSF2 中具有起始致癌病变的患者中发现。然而，前者的中位无白血病生存期>10年，后者<2年。

此外，突变筛查可能会影响临床决策：a) 在具有 5q- 的 MDS 中，携带 TP53 突变的受试者具有较高的白血病进展风险和较低的来那度胺反应概率； b) 在接受 HSCT 的患者中，TP53 突变预示着高复发概率； c) SF3B1 突变与对 TGFb 抑制剂 (luspatercept) 的红细胞反应的可能性增加有关，并且 d) TET2 突变可能与对 HMA 的反应有关。

尽管有这些发现，但仍需谨慎，不要在临床实践中立即采用此类突变测试。首先，给定个体中突变的存在仅具有有限的预测能力，因为无论突变状态如何，转换为 MDS 都是罕见的。此外，在显性 MDS 患者中，遗传异常仅解释了与特定治疗相关的总生存风险的一部分，这意味着很大一部分仍然与临床和非突变因素有关。对大量患者群体的综合分析和研究基因-基因相互作用和基因型-表型相关性的新方法有必要正确估计每个基因组异常对临床结果和治疗反应的独立影响。

通过结合现有的大量测序基因组数据和临床信息，作者假设人工智能将有助于更好地理解 MDS 生物学和分类，增强当前可用工具的预后/预测能力并以更有针对性的方式应用治疗，从而促进在整个欧盟实施个性化医疗计划。

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纳入标准：

• 根据 WHO 标准受 MDS 影响的患者 > 18 岁
• 临床和血液学信息的可用性
• 靶向突变筛查信息的可用性

排除标准：

• 以上都不是