Histopathology in the diagnosis of high-risk myelodysplastic syndromes

Kayano, Hidekazu

doi:10.3960/jslrt.18009

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“…Manifestaciones clínicas del SMD La presencia de bastones de Auer indica SMD con exceso de blastos tipo 2, independientemente del porcentaje de estos. (31) Valoración de la displasia. El número de líneas displásicas es importante para la clasificación y también es predictor del comportamiento de la enfermedad.…”

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“…El hallazgo más confiable lo constituyen los micromegacariocitos, definidos por un tamaño menor o igual al de un promielocito y con un núcleo no lobulado o bilobulado. (1,4,31) Otros hallazgos son los núcleos hipolobulados, no lobulados, hipersegmentados, bizarros y la presencia de múltiples núcleos separados. (33) Biopsia de Médula Ósea La biopsia de médula ósea aporta información adicional sobre el porcentaje de blastos, distribución espacial de los mismos, la celularidad, la morfología de los megacariocitos y la fibrosis del estroma.…”

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“…(4) La médula ósea es usualmente hipercelular y menos frecuentemente normocelular o hipocelular. (4,31) La celularidad debe siempre valorarse en la biopsia de médula ósea, dado que el aspirado tiene una concordancia con la misma, de solo el 36.5 %. (34) Los síndromes mielodisplásicos agresivos se caracterizan por la presencia de agregados (3-5 células) o clusters (>5 células) de células mieloides inmaduras, ubicados centralmente y lejos de estructuras vasculares y superficies endostiales de las trabéculas óseas ("localización anómala de precursores inmaduros" o ALIP por sus siglas en inglés).…”

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“…(34) Los síndromes mielodisplásicos agresivos se caracterizan por la presencia de agregados (3-5 células) o clusters (>5 células) de células mieloides inmaduras, ubicados centralmente y lejos de estructuras vasculares y superficies endostiales de las trabéculas óseas ("localización anómala de precursores inmaduros" o ALIP por sus siglas en inglés). (31) La inmunohistoquímica (CD34 y CD117) es útil para confirmar la naturaleza blástica de las células inmaduras, sobre todo en presencia de hipocelularidad y fibrosis. Por su parte, CD42b y CD61 facilitan la identificación de megacariocitos pequeños y micromegacariocitos, para lo cual también puede ser útil el uso de PAS.…”

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“…Los marcadores para otras líneas como CD3, CD14 o CD20 pueden usarse a discreción; p53 tiene valor pronóstico significativo. (4,31) La eosinofilia (conteo >5 %) y basofilia (conteo >1 %) en médula ósea tienen una prevalencia del 12.5 % y el 11.8 % respectivamente y se relacionan con puntajes de IPSS más altos y anormalidades citogenéticas de grupo de riesgo pobre e intermedio. (35) Consideraciones diagnósticas en casos especiales Síndrome mielodisplásico hipoplásico.…”

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Síndrome mielodisplásico: aspectos básicos y abordaje diagnóstico

Pulgarin

Franco

Orduz³

2021

Rev.Col.Hematol.Oncol

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El Síndrome Mielodisplásico (SMD) es un grupo de neoplasias hematológicas cuyo diagnóstico se basa en la presencia de citopenia inexplicada, displasia de alguna de las líneas mieloides y anormalidades citogenéticas típicas. Los estudios moleculares han permitido avanzar en el estudio de la fisiopatología y se han incorporado también al abordaje diagnóstico, permitiendo la clasificación en subtipos específicos, así como la predicción de respuesta a terapias específicas y el pronóstico. A pesar de esto, el diagnóstico aún recae en una adecuada historia clínica, en el análisis morfológico, en la exclusión de otras entidades que cursan con displasia y en los estudios de citogenética. La citometría de flujo no hace parte de los criterios diagnósticos, pero puede ser de utilidad en casos dudosos. El pronóstico es variable en función del subtipo pero, en general, es pobre y además del IPSS-R, se han identificado otras variables que inciden en el pronóstico, sobre todo en los casos asociados a terapia.

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Síndrome mielodisplásico: aspectos básicos y abordaje diagnóstico

Pulgarin

Franco

Orduz³

2021

Rev.Col.Hematol.Oncol

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Semi‐mechanistic population PK/PD model to aid clinical understanding of myelodysplastic syndromes following treatment with Venetoclax and Azacitidine

Thakre,

Maier,

Zha

et al. 2024

CPT Pharmacom & Syst Pharma

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Myelodysplastic syndromes (MDS) represent a group of bone marrow disorders involving cytopenias, hypercellular bone marrow, and dysplastic hematopoietic progenitors. MDS remains a challenge to treat due to the complex interplay between disease‐induced and treatment‐related cytopenias. Venetoclax, a selective BCL‐2 inhibitor, in combination with azacitidine, a hypomethylating agent, is currently being investigated in patients with previously untreated higher‐risk MDS. We present an integrated semi‐mechanistic pharmacokinetic/pharmacodynamic (PK/PD) model developed using preliminary clinical data from an ongoing Phase 1b study evaluating the safety and efficacy of venetoclax in combination with azacitidine in treatment‐naïve patients with higher‐risk MDS. Longitudinal data from 57 patients were used to develop the model, which accounted for venetoclax PK and azacitidine treatment to describe time dynamics of bone marrow blasts, neutrophils, red blood cells, and platelets. The proliferation and maturation of progenitor cells in the bone marrow to peripheral cells is described via three parallel connected transit models including feedback terms. The model also accounted for bone marrow crowding and its impact on hematopoiesis. Model validation demonstrated adequate goodness‐of‐fit, visual and numerical predictive checks. Model predicted complete remission (CR) rates and marrow complete remission (mCR) rates closely matched observed rates in the clinical study, and simulated efficacy (recovery of blast count, CR, and mCR rates) and safety (neutropenia and thrombocytopenia) endpoints aligned with expected outcomes from various dosing regimens. Importantly, the semi‐mechanistic model may aid understanding and discriminating between disease‐driven and drug‐induced cytopenias.

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Deep learning application of the discrimination of bone marrow aspiration cells in patients with myelodysplastic syndromes

Lee

Jeong

Park

et al. 2022

Sci Rep

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Myelodysplastic syndromes (MDS) are a group of hematologic neoplasms accompanied by dysplasia of the bone marrow hematopoietic cells with cytopenia. Detecting dysplasia is important in the diagnosis of MDS, but it takes considerable time and effort. Also, since the assessment of dysplasia is subjective and difficult to quantify, a more efficient tool is needed for quality control and standardization of bone marrow aspiration smear interpretation. In this study, we developed and evaluated an algorithm to automatically discriminate hematopoietic cell lineages and detect dysplastic cells in bone marrow aspiration smears using deep learning technology. Bone marrow aspiration images were acquired from 34 patients diagnosed with MDS and from 24 normal bone marrow slides. In total, 8065 cells were classified into eight categories: normal erythrocytes, normal granulocytes, normal megakaryocytes, dysplastic erythrocytes, dysplastic granulocytes, dysplastic megakaryocytes, blasts, and others. The algorithm demonstrated acceptable performance in classifying dysplastic cells, with an AUC of 0.945–0.996 and accuracy of 0.912–0.993. The algorithm developed in this study could be used as an auxiliary tool for diagnosing patients with MDS and is expected to contribute to shortening the time required for MDS bone marrow aspiration diagnosis and standardizing visual reading.

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Histopathology in the diagnosis of high-risk myelodysplastic syndromes

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Síndrome mielodisplásico: aspectos básicos y abordaje diagnóstico

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Semi‐mechanistic population PK/PD model to aid clinical understanding of myelodysplastic syndromes following treatment with Venetoclax and Azacitidine

Deep learning application of the discrimination of bone marrow aspiration cells in patients with myelodysplastic syndromes

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