Prediction of survival in diffuse large B-cell lymphoma based on the expression of 2 genes reflecting tumor and microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Several gene-expression signatures predict survival in diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL), but the lack of practical methods for genome-scale analysis has limited translation to clinical practice. We built and validated a simple model using one gene expressed by tumor cells and another expressed by host immune cells, assessing added prognostic value to the clinical International Prognostic Index (IPI). LIM domain only 2 (LMO2) was validated as an independent predictor of survival and the "germinal center B cell-like" subtype. Expression of tumor necrosis factor receptor superfamily member 9 (TNFRSF9) from the DLBCL microenvironment was the best gene in bivariate combination with LMO2. Study of TNFRSF9 tissue expression in 95 patients with DLBCL showed expression limited to infiltrating T cells. A model integrating these 2 genes was independent of "cell-of-origin" classification, "stromal signatures," IPI, and added to the predictive power of the IPI. A composite score integrating these genes with IPI performed well in 3 independent cohorts of 545 DLBCL patients, as well as in a simple assay of routine formalin-fixed specimens from a new validation cohort of 147 patients with DLBCL. We conclude that the measurement of a single gene expressed by tumor cells (LMO2) and a single gene expressed by the immune microenvironment (TNFRSF9) powerfully predicts overall survival in patients with DLBCL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».