Validation of the Artificial Intelligence Prognostic Scoring System for Myelodysplastic Syndromes in chronic myelomonocytic leukaemia: A novel approach for improved risk stratification

危险分层 骨髓增生异常综合症 慢性粒单核细胞白血病 医学 肿瘤科 国际预后积分系统 内科学 骨髓
作者
Adrián Mosquera Orgueira,Manuel Mateo Pérez Encinas,Nicolás Díaz Varela,Yu‐Hung Wang,Elvira Mora,Marina Díaz‐Beyá,María Julia Montoro,Helena Pomares Marin,Fernando Ramos,Mar Tormo,Andrés Jerez,Josep F. Nomdedéu,Carlos De Miguel Sánchez,Leonor Arenillas,Paula Cárcel,María‐Teresa Cedena,Blanca Xicoy,Eugenia Rivero Arango,Rafael Andrés Del Orbe Barreto,Luis Benlloch,Chien‐Chin Lin,Hwei‐Fang Tien,Carlos Míguez,Davide Crucitti,María Diez‐Campelo,David Valcárcel
出处
期刊:British Journal of Haematology [Wiley]
卷期号:204 (4): 1529-1535
标识
DOI:10.1111/bjh.19341
摘要

Chronic myelomonocytic leukaemia (CMML) is a rare haematological disorder characterized by monocytosis and dysplastic changes in myeloid cell lineages. Accurate risk stratification is essential for guiding treatment decisions and assessing prognosis. This study aimed to validate the Artificial Intelligence Prognostic Scoring System for Myelodysplastic Syndromes (AIPSS-MDS) in CMML and to assess its performance compared with traditional scores using data from a Spanish registry (n = 1343) and a Taiwanese hospital (n = 75). In the Spanish cohort, the AIPSS-MDS accurately predicted overall survival (OS) and leukaemia-free survival (LFS), outperforming the Revised-IPSS score. Similarly, in the Taiwanese cohort, the AIPSS-MDS demonstrated accurate predictions for OS and LFS, showing superiority over the IPSS score and performing better than the CPSS and molecular CPSS scores in differentiating patient outcomes. The consistent performance of the AIPSS-MDS across both cohorts highlights its generalizability. Its adoption as a valuable tool for personalized treatment decision-making in CMML enables clinicians to identify high-risk patients who may benefit from different therapeutic interventions. Future studies should explore the integration of genetic information into the AIPSS-MDS to further refine risk stratification in CMML and improve patient outcomes.
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