The Stromal Cell Marker SPARC Predicts for Survival in Patients With Diffuse Large B-Cell Lymphoma Treated With Rituximab
Notice bibliographique
Résumé
The cellular composition of the tumor microenvironment may affect survival in diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL). We performed immunostains for 2 stromal cell markers, CD68 and SPARC (secreted protein, acidic and rich in cysteine), in 262 patients with DLBCL treated with rituximab and cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine, and prednisone (CHOP) or CHOP-like therapies. Patients with any SPARC+ cells in the microenvironment had a significantly longer overall survival, and patients with high SPARC positivity in the microenvironment also had a significantly longer event-free survival. Survival differences were mainly due to the prognostic effect of SPARC+ cells in activated B-cell (ABC)-type DLBCL, with no effect found in the germinal center B-cell-type DLBCL. Of clinical features examined, only the number of extranodal sites was significantly associated with SPARC expression. Multivariate analysis revealed that SPARC expression predicted patient survival independent of the International Prognostic Index or tumor cell of origin. SPARC expression in the microenvironment of DLBCL can be used for prognostic purposes, determining a subgroup of patients with ABC DLBCL who have significantly longer survival. More aggressive chemotherapy protocols should be considered for patients with ABC DLBCL without SPARC+ stromal cells. CD68 expression by cells in the microenvironment did not predict survival.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».