Gene expression signatures delineate biological and prognostic subgroups in peripheral T-cell lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral T-cell lymphoma (PTCL) encompasses a heterogeneous group of neoplasms with generally poor clinical outcome. Currently 50% of PTCL cases are not classifiable: PTCL-not otherwise specified (NOS). Gene-expression profiles on 372 PTCL cases were analyzed and robust molecular classifiers and oncogenic pathways that reflect the pathobiology of tumor cells and their microenvironment were identified for major PTCL-entities, including 114 angioimmunoblastic T-cell lymphoma (AITL), 31 anaplastic lymphoma kinase (ALK)-positive and 48 ALK-negative anaplastic large cell lymphoma, 14 adult T-cell leukemia/lymphoma and 44 extranodal NK/T-cell lymphoma that were further separated into NK-cell and gdT-cell lymphomas. Thirty-seven percent of morphologically diagnosed PTCL-NOS cases were reclassified into other specific subtypes by molecular signatures. Reexamination, immunohistochemistry, and IDH2 mutation analysis in reclassified cases supported the validity of the reclassification. Two major molecular subgroups can be identified in the remaining PTCL-NOS cases characterized by high expression of either GATA3 (33%; 40/121) or TBX21 (49%; 59/121). The GATA3 subgroup was significantly associated with poor overall survival (P = .01). High expression of cytotoxic gene-signature within the TBX21 subgroup also showed poor clinical outcome (P = .05). In AITL, high expression of several signatures associated with the tumor microenvironment was significantly associated with outcome. A combined prognostic score was predictive of survival in an independent cohort (P = .004).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».