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针对老年 AML 患者联合或不联合 oblimersen 化疗的 3 期随机试验：CALGB 10201 (Alliance)
1 俄亥俄州立大学内科系血液学分部，俄亥俄州哥伦布市；2 俄亥俄州立大学综合癌症中心，俄亥俄州哥伦布市；3 格尔家族白血病研究中心，希望之城综合癌症中心血液学和造血细胞移植系，加利福尼亚州杜瓦特市；4 梅奥诊所联盟统计与数据中心，明尼苏达州罗切斯特市；5 埃默里大学医学院温希普癌症研究所血液学和医学肿瘤学系，佐治亚州亚特兰大市；6 芝加哥大学综合癌症中心，伊利诺伊州芝加哥市；7 俄亥俄州立大学综合癌症中心克拉拉 D.布鲁姆菲尔德白血病结果研究中心，俄亥俄州哥伦布市；8 俄亥俄州立大学联盟统计与数据中心，俄亥俄州哥伦布市；9 阿拉巴马大学伯明翰分校遗传学系，阿拉巴马州伯明翰市； 10 纽约州布法罗罗斯威尔帕克综合癌症中心医学系；11 纽约州莱克萨克塞克斯霍夫斯特拉/诺斯威尔扎克医学院医学系；12 北卡罗来纳州阿什维尔西北卡罗来纳癌症护理中心国家癌症研究所社区肿瘤学研究计划东南临床肿瘤学研究联盟；13 爱荷华州爱荷华市爱荷华大学霍尔顿综合癌症中心；14 密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院血液学和肿瘤学分部；15 南卡罗来纳医科大学霍林斯癌症中心医学系；16 马萨诸塞州波士顿丹娜—法伯/合作伙伴癌症护理中心肿瘤内科系
BRD4 降解剂可能有效抵消 AML 和 ALL 中白血病干细胞的治疗耐药性
图 1 BRD4 靶向药物对 AML 细胞增殖和存活的影响。（A）AML 细胞系和（B）从 AML 患者（FLT3 wt，n = 10；FLT3 ITD，n = 7）获得的原代 MNC 在对照培养基（co）或含有不同浓度 JQ1、dBET1 或 dBET6 的培养基中在 37°C 下孵育 48 小时。此后，测量 3 H-胸苷摄取量。细胞系的结果表示为对照（co）的百分比，代表三个独立实验的平均值 ± SD。原代 MNC 的结果表示为对照（co）的百分比，代表不同患者样本的平均值 ± SD。星号 (*)：与对照相比，p < .05。 (C) AML 细胞系和 (D) 原代 AML MNC（FLT3 wt，n = 2；FLT3 ITD，n = 2）在 37°C 下在对照培养基 (co) 或含有不同浓度 JQ1、dBET1 或 dBET6 的培养基中孵育 48 小时。然后，通过流式细胞术检查细胞以确定 Annexin V 阳性细胞的百分比。细胞系的结果以 Annexin V 阳性细胞的百分比表示，代表三个独立实验的平均值 ± SD。原代 MNC 的结果以 CD34 + /CD38 /Annexin V + 细胞（白血病干细胞）的百分比表示。星号 (*)：与对照相比，p < .05。AML，急性髓细胞白血病；FLT3 ITD，fms 样酪氨酸激酶 3 内部串联重复；FLT3 wt，fms 样酪氨酸激酶 3 野生型；MNC，单核细胞。
最佳实践的行业观点 - 利用AML/CFT的数据分析和机器学习方法
1简介3 1.1背景3 1.2自2018年以来的发展3 1.3目标4 2当前景观5 2.1概述5 2.2基础支柱5 2.2.1组织结构和技能群5 2.2.2数据基础架构和解决方案9 2.2.3治理和模型管理15 2.3 2.3.1.2网络级别21 2.3.1.3宏观23 2.3.1.4统一案件管理24 2.3.1.5控制塔24 24 2.4选定用例 - 采用的解决方案 - 解决风险区域的解决方案25 2.4.1逃避26 2.4.2滥用法律人士和法律安排和法律安排31 2.4.3 2.4.3基于贸易欺诈和基于贸易 3 Looking ahead 51 3.1 Advanced analytics solutions 53 3.1.1 Behavioural biometrics-based fraud and mules detection 53 3.1.2 Perpetual KYC 54 3.1.3 Machine learning based transaction monitoring 55 3.1.4 Dynamic review monitoring model 57 3.1.5 Network discovery and scoring 59 3.1.6 Generative AI 60 3.2 COSMIC – Industry level data sharing and FI user experience 61 3.2.1 Background 61 3.2.2为宇宙准备63 3.2.3利用宇宙信息进行数据分析64 4结论65 5附录67 5.1词汇表67 5.2数据分析WG成员和其他贡献者69
标题：KK2845，含PBD二聚体的抗体 - 药物结合物靶向AML
在体外得出的AML细胞。针对原代AML细胞的细胞毒性几乎可以在KK2845和CD33-ADC之间可比，这是一种与PBD有效载荷结合的抗CD33抗体。除了根据PBD二聚体的不同，KK2845的细胞毒性，当与
用LY3009120-Sapanisertib和ruxolitinib-ulixertinib组合靶向AML抗性
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2025年1月9日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.08.631915 doi：biorxiv Preprint
STC-15，一种新型的METTL3抑制剂，其与Venetoclax的结合赋予AML模型中的抗肿瘤活性
在这里，我们已经证明了多个AML细胞系和AML PDX模型对STC-15或其他METTL3工具抑制剂对METTL3的药理抑制敏感。此外，METTL3抑制导致BCl2蛋白的剂量依赖性下调。基质组合实验表明，STC-15和Venetoclax之间的协同作用很高：在Molm-13细胞中，最协同的区域的得分为51，这表明抑制程度比附加效应高51％。一个体内AML PDX模型还表明，相比之下，组合疗法将中位数群的存活扩展到85天，而车辆组的51.5天，而STC-15单药治疗的表现优于Venetoclax（中位生存期为68天，分别为58天）。在比较治疗和对照组时，循环人CD45+细胞的数量减少，脾脏重量降低，为生存结果提供了支持。
CD37是AML和MDS治疗的相关靶标1562M抗体药物共轭（ADC）
CD37作为免疫疗法的有吸引力的治疗靶标的相关性1。在急性髓样白血病（AML）和骨髓增生综合征（MDS）中，CD37表达谱的研究较少，并且更具争议性2。 在这里，我们证明CD37在包括患者样本在内的不同AML和MDS模型中广泛表达。 Debio 1562M是一种新的CD37靶向ADC，在这些模型中有效地内化了与健康或恶性B细胞相似的程度。 只有一个给药，DeBio 1562M成功地触发了几种细胞衍生的异种移植模型的肿瘤回归，并且与Venetoclax和Azacitidine Care标准（SOC）相比，它强烈改善了动物存活率。 在患者衍生的异种移植（PDX）模型中，Debio 1562M显着减轻了肿瘤负担，类似于Venetoclax和AzaciTidine SOC治疗，或者在SOC耐药模型中更好。 在没有交叉反应性临床前物种的情况下，在小鼠中进行了GLP毒理学研究，并证明了与已知有效载荷的毒性有关的安全特征。在急性髓样白血病（AML）和骨髓增生综合征（MDS）中，CD37表达谱的研究较少，并且更具争议性2。在这里，我们证明CD37在包括患者样本在内的不同AML和MDS模型中广泛表达。Debio 1562M是一种新的CD37靶向ADC，在这些模型中有效地内化了与健康或恶性B细胞相似的程度。只有一个给药，DeBio 1562M成功地触发了几种细胞衍生的异种移植模型的肿瘤回归，并且与Venetoclax和Azacitidine Care标准（SOC）相比，它强烈改善了动物存活率。在患者衍生的异种移植（PDX）模型中，Debio 1562M显着减轻了肿瘤负担，类似于Venetoclax和AzaciTidine SOC治疗，或者在SOC耐药模型中更好。在没有交叉反应性临床前物种的情况下，在小鼠中进行了GLP毒理学研究，并证明了与已知有效载荷的毒性有关的安全特征。
c urrent o小齿轮复发或初级难治度AML：经过MEC和Flag-IDA
引言急性髓细胞性白血病（AML）是一种生物学上的疾病，是造血系统的一种疾病，该疾病是通过克隆积累和骨髓中未成熟的髓样细胞扩张而促进的。不断使用当前的治疗策略，只有35-40％的患者至少60岁，而60岁以上的患者中只有5-15％的患者治愈了这种疾病[1]。即使对细胞遗传学和分子风险分层疗法进行适应，有10-40％的患者在强化诱导疗法后也无法完全缓解（CR），并且被认为患有原发性难治性疾病。难治性疾病是由欧洲白血病（ELN）定义的，因为在两种强化诱导治疗过程中，无法完全缓解CR或完全缓解血液学恢复（CRI）。值得注意的是，在整个文献中，此定义不一致[2]。尽管有些患者能够达到CR，但这些患者中有超过50％随后经历了疾病复发[3]。对于复发的患者，只有很小的一小部分就能获得成功的救助治疗，并具有第二次CR的能力[3]。补充 - 这些患者通常不是候选积极治疗的候选者（即同种异体干细胞转植物[alloHSCT]）给定合并症和缺乏合适的供体。因此，这留下了一个大的未满足
复发性儿童 AML 的 PDX 模型保留了整体基因表达模式并揭示了治疗靶点
摘要 (320 字) 随着急性髓系白血病 (AML) 患者来源的异种移植 (PDX) 模型成为靶向治疗临床前评估越来越常用的工具，考虑该系统重现患者疾病状态的保真度变得非常重要。患者母细胞的基因表达谱已成功用于识别 AML 的不同亚型，以发现亚型特异性弱点并预测对治疗和结果的反应。目前，关于 AML 的 PDX 模型如何很好地模拟患者发现的整体基因表达模式的信息很少。为了解决这个问题，我们对从一系列不同的儿科 AML PDX 中获得的数据进行了详细的 RNA-Seq 分析，分别与原始患者数据进行了比较。当将无监督聚类应用于 PDX 样本数据集时，我们发现分组与 KMT2A (MLL) 基因状态相关。此外，在组合分析中，发现 PDX 样本与具有相似基因的原始患者样本一致。我们发现 PDX 和患者数据集中几乎所有表达的转录本的表达水平都具有很强的相关性，从而证明了基因表达特征的忠实再现。此外，配对的患者/PDX 样本显示出很强的一致性，表明在免疫缺陷小鼠中样本特异性基因表达得以保留。在 NOD/SCID/IL2rg 中繁殖的 PDX 模型的比较 -