Paraffin-based 6-gene model predicts outcome in diffuse large B-cell lymphoma patients treated with R-CHOP
Notice bibliographique
Résumé
Diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) is a heterogeneous disease characterized by variable clinical outcomes. Outcome prediction at the time of diagnosis is of paramount importance. Previously, we constructed a 6-gene model for outcome prediction of DLBCL patients treated with anthracycline-based chemotherapies. However, the standard therapy has evolved into rituximab, cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine and prednisone (R-CHOP). Herein, we evaluated the predictive power of a paraffin-based 6-gene model in R-CHOP-treated DLBCL patients. RNA was successfully extracted from 132 formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) specimens. Expression of the 6 genes comprising the model was measured and the mortality predictor score was calculated for each patient. The mortality predictor score divided patients into low-risk (below median) and high-risk (above median) subgroups with significantly different overall survival (OS; P = .002) and progression-free survival (PFS; P = .038). The model also predicted OS and PFS when the mortality predictor score was considered as a continuous variable (P = .002 and .010, respectively) and was independent of the IPI for prediction of OS (P = .008). These findings demonstrate that the prognostic value of the 6-gene model remains significant in the era of R-CHOP treatment and that the model can be applied to routine FFPE tissue from initial diagnostic biopsies.
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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 | 0,000 | 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 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 ».