Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Diffuse large B cell lymphoma (DLBCL) is the most common lymphoma subtype, characterized by marked clinical and biologic heterogeneity. Gene expression studies together with new monoclonal antibody production are playing an increasing role in determining important prognostic factors/biomarkers predictive of outcome. Despite these technical advances, much confusion exists in the literature as to what constitutes the important biomarkers for determining patient outcome. The purpose of this review is to highlight recent advances in our understanding of novel biomarkers in DLBCL and how these might be incorporated into current risk-adjustment models for prognosis. RECENT FINDINGS: Microarray gene expression analyses have revolutionized our approach to biomarkers in non-Hodgkin lymphomas. Thousands of genes can now be simultaneously analyzed for individual patients, creating a wealth of new data. This has resulted in an improved understanding of the basic biology, as well as the development of new outcome predictors. Monoclonal antibody reagents for some of these biomarkers already exist, allowing for their rapid validation at the level of protein expression and potential clinical translation. SUMMARY: A molecular classification of DLBCL is a current reality, and together with routine morphology, immunophenotype, and molecular cytogenetics, has allowed us to more accurately subclassify DLBCL and determine clinically relevant subgroups. The time is right to begin to consider how these novel biomarkers should be incorporated into current prognostic models to move beyond the clinically based International Prognostic Index
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».