Recurrent TET2 mutations in peripheral T-cell lymphomas correlate with TFH-like features and adverse clinical parameters
Notice bibliographique
Résumé
Inactivating mutations of the Ten-Eleven Translocation 2 (TET2) gene were first identified in myeloid malignancies and more recently in peripheral T-cell lymphomas (PTCLs). In the present study, we investigated the presence of TET2 coding sequence mutations and their clinical relevance in a large cohort of 190 PTCL patients. TET2 mutations were identified in 40 of 86 (47%) cases of angioimmunoblastic T-cell lymphoma (AITL) and in 22 of 58 (38%) cases of peripheral T-cell lymphoma, not otherwise specified (PTCL-NOS), but were absent in all other PTCL entities, with the exception of 2 of 10 cases of enteropathy-associated T-cell lymphoma. Among PTCL-NOS, a heterogeneous group of lymphoma-comprising cases likely to derive from Th follicular (T(FH)) cells similarly to AITL, TET2 mutations were more frequent when PTCL-NOS expressed T(FH) markers and/or had features reminiscent of AITL (58% vs 24%, P = .01). In the AITL and PTCL-NOS subgroups, TET2 mutations were associated with advanced-stage disease, thrombocytopenia, high International Prognostic Index scores, and a shorter progression-free survival.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».