CD19 combined with KITD816 for optimization of prognostic stratification of t(8; 21) acute myeloid leukemia

doi:10.3877/cma.j.issn.1674-0785.2019.08.006

Abstract

Abstract:

Objective

To analyze the heterogeneity of remission and prognosis of patients with t(8; 21) acute myeloid leukemia (AML) under current treatment modalities, and to provide a basis for further risk-adapted treatment.

Methods

A total of 107 adult patients with primary t(8; 21) AML treated with the standard 3+ 7 regimen at Changzhou First People's Hospital from October 2014 to September 2018 were collected. The complete remission (CR) rate, cumulative incidence of relapse, event-free survival (EFS), and overall survival (OS) were evaluated by combining the characteristics of traditional Morphology, Immunology, Cytogenetics, and Molecular biology (MICM) and genetic mutations based on next-generation sequencing (NGS) using multivariate Logistic and Cox regression analyses.

Results

After a single induction course, the CR rate was 79.0% (83/105) and the early mortality rate was 1.9% (2/107). Multivariate analysis showed that positive KIT-D816mut was the only independent factor adversely affecting the CR rate (hazard ratio [HR]=3.29 [1.18-9.24], P=0.023), EFS (HR=3.53 [1.82-6.84], P=0.000), and OS (HR=5.45 [1.77-16.84], P=0.003). Negative CD19 expression was the only independent predictor of increased cumulative incidence of relapse (HR=0.32 [0.10-1.00], P=0.050). KITmut, KIT-N822, and complex karyotype were not independent risk factors for all endpoints.

Conclusions

It is suggested that the specific KIT-D816mut, rather than general KITmut, should be included in the risk stratification system of t(8; 21) AML. Patients with negative CD19 have an increased risk of relapse, which requires close monitoring.

Key words: t(8, 21), Acute myeloid leukemia, CD19, Next-generation sequencing, KIT, Prognosis

Biao Wang, Rongrong Lin, Bin Yang, Haiqian Li, Shanshan Xing, Xiuwen Zhang, Xiaobao Xie, Feng Yan. CD19 combined with KITD816 for optimization of prognostic stratification of t(8; 21) acute myeloid leukemia[J]. Chinese Journal of Clinicians(Electronic Edition), 2019, 13(08): 589-595.

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Figures/Tables 7

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因素			数值
年龄［岁，中位数（范围）］			36（16~67）
?	年龄<35［例（%）］		50（46.7）
?	年龄≥35［例（%）］		57（53.3）
性别（男/女）			57/50
WBC计数［×10⁹/L，中位数（范围）］			8.7（1.3~155.0）
?	WBC<10［例（%）］		58（54.2）
?	WBC≥10［例（%）］		49（45.8）
Hb水平［g/L，中位数（范围）］			74（39~145）
?	Hb<80［例（%）］		68（63.6）
?	Hb≥80［例（%）］		39（36.4）
PLT计数［×10⁹/L，中位数（范围）］			28（2~195）
?	PLT<30［例（%）］		57（53.3）
?	PLT≥30［例（%）］		50（46.7）
RUNX1-RUNX1T1定量［copies/ABL copies，中位数（范围）］			179.4（28.1~675.0）
?	Fusion transcript<150［例（%）］		28/70（40.0）
?	Fusion transcript≥150［例（%）］		42/70（60.0）
WT1定量［copies/ABL copies，中位数（范围）］			22.7（0.2~312.7）
?	WT1<30［例（%）］		31/57（54.4）
?	WT1≥30［例（%）］		26/57（45.6）
免疫表型［n/N（%）］^a			?
?	CD34		105/105（100）
?	TdT		24/101（23.8）
?	HLA-DR		104/105（99.0）
?	CD117		105/105（100.0）
?	CD13		101/105（96.2）
?	CD33		103/105（98.1）
?	CD123		100/101（99.0）
?	CD38		101/103（98.1）
?	CD64		6/90（6.7）
?	CD56		81/96（84.4）
?	MPO		100/101（99.0）
?	CD9		30/68（44.1）
?	CD19		79/105（75.2）
?	CD79a		22/101（21.8）
?	CD7		13/96（13.5）
细胞遗传学［例（%）］			?
?	单独t（8；21）		39（36.4）
?	附加LOS		52（48.6）
?	附加del（9q）		3（2.8）
?	附加≥2个其他异常		12（11.2）
?	附加≥3个其他异常		8（7.5）
?	变异性复杂易位		7（6.5）
基因突变［n/N（%）］^a			?
?	信号传导通路		?
?	?	KIT	47/95（49.5）
?	?	KIT-D816	29/95（30.5）
?	?	KIT-N822	17/95（17.9）
?	?	NRAS	14/95（14.7）
?	?	FLT3	12/95（12.6）
?	?	FLT3-ITD	7/95（7.4）
?	?	FLT3其他	5/95（5.3）
?	?	CSF3R	8/95（8.4）
?	?	RELN	8/95（8.4）
?	?	JAK2	8/95（8.4）
?	?	NOTCH1	10/95（10.5）
?	?	SH2B3	8/95（8.4）
?	表观遗传学调节		?
?	?	KMT2D	10/95（10.5）
?	?	TET2	8/95（8.4）
?	?	ASXL1	9/95（9.5）
?	?	EP300	6/95（6.3）
?	?	CREBBP	6/95（6.3）
?	肿瘤抑制因子（FAT1）		14/95（14.7）
突变个数［中位数（范围）］			3（0~11）

因素			数值
年龄［岁，中位数（范围）］			36（16~67）
?	年龄<35［例（%）］		50（46.7）
?	年龄≥35［例（%）］		57（53.3）
性别（男/女）			57/50
WBC计数［×10⁹/L，中位数（范围）］			8.7（1.3~155.0）
?	WBC<10［例（%）］		58（54.2）
?	WBC≥10［例（%）］		49（45.8）
Hb水平［g/L，中位数（范围）］			74（39~145）
?	Hb<80［例（%）］		68（63.6）
?	Hb≥80［例（%）］		39（36.4）
PLT计数［×10⁹/L，中位数（范围）］			28（2~195）
?	PLT<30［例（%）］		57（53.3）
?	PLT≥30［例（%）］		50（46.7）
RUNX1-RUNX1T1定量［copies/ABL copies，中位数（范围）］			179.4（28.1~675.0）
?	Fusion transcript<150［例（%）］		28/70（40.0）
?	Fusion transcript≥150［例（%）］		42/70（60.0）
WT1定量［copies/ABL copies，中位数（范围）］			22.7（0.2~312.7）
?	WT1<30［例（%）］		31/57（54.4）
?	WT1≥30［例（%）］		26/57（45.6）
免疫表型［n/N（%）］^a			?
?	CD34		105/105（100）
?	TdT		24/101（23.8）
?	HLA-DR		104/105（99.0）
?	CD117		105/105（100.0）
?	CD13		101/105（96.2）
?	CD33		103/105（98.1）
?	CD123		100/101（99.0）
?	CD38		101/103（98.1）
?	CD64		6/90（6.7）
?	CD56		81/96（84.4）
?	MPO		100/101（99.0）
?	CD9		30/68（44.1）
?	CD19		79/105（75.2）
?	CD79a		22/101（21.8）
?	CD7		13/96（13.5）
细胞遗传学［例（%）］			?
?	单独t（8；21）		39（36.4）
?	附加LOS		52（48.6）
?	附加del（9q）		3（2.8）
?	附加≥2个其他异常		12（11.2）
?	附加≥3个其他异常		8（7.5）
?	变异性复杂易位		7（6.5）
基因突变［n/N（%）］^a			?
?	信号传导通路		?
?	?	KIT	47/95（49.5）
?	?	KIT-D816	29/95（30.5）
?	?	KIT-N822	17/95（17.9）
?	?	NRAS	14/95（14.7）
?	?	FLT3	12/95（12.6）
?	?	FLT3-ITD	7/95（7.4）
?	?	FLT3其他	5/95（5.3）
?	?	CSF3R	8/95（8.4）
?	?	RELN	8/95（8.4）
?	?	JAK2	8/95（8.4）
?	?	NOTCH1	10/95（10.5）
?	?	SH2B3	8/95（8.4）
?	表观遗传学调节		?
?	?	KMT2D	10/95（10.5）
?	?	TET2	8/95（8.4）
?	?	ASXL1	9/95（9.5）
?	?	EP300	6/95（6.3）
?	?	CREBBP	6/95（6.3）
?	肿瘤抑制因子（FAT1）		14/95（14.7）
突变个数［中位数（范围）］			3（0~11）

因素	二分类比较	χ²检验			Logistic回归分析
因素	二分类比较	CR率［n/N（%）］	χ²值	P值	HR（95%CI）	Stepwise P值
WBC计数（×10⁹/L）	<10 vs≥10	49/57（86.0）vs 34/48（70.8）	3.602	0.058	NA	NA
KIT	（-）vs（＋）	42/48（87.5）vs 31/45（68.9）	4.766	0.029	NA	NA
KIT-D816	（-）vs（＋）	56/66（84.8）vs 17/27（63.0）	5.437	0.020	3.29（1.18~9.24）	0.023

因素	二分类比较	χ²检验			Logistic回归分析
因素	二分类比较	CR率［n/N（%）］	χ²值	P值	HR（95%CI）	Stepwise P值
WBC计数（×10⁹/L）	<10 vs≥10	49/57（86.0）vs 34/48（70.8）	3.602	0.058	NA	NA
KIT	（-）vs（＋）	42/48（87.5）vs 31/45（68.9）	4.766	0.029	NA	NA
KIT-D816	（-）vs（＋）	56/66（84.8）vs 17/27（63.0）	5.437	0.020	3.29（1.18~9.24）	0.023

因素	差	Kaplan-Meier	多因素Cox分析
因素	差	Log-rank P值	HR（95%CI）	Stepwise P值
性别	女性	0.079	NA	NA
CD19	（-）	0.002	0.32（0.10~1.00）	0.050
KIT	（＋）	0.015	NA	NA
KIT-D816	（＋）	0.003	NA	NA
NRAS	（-）	0.090	NA	NA

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