Gene expression profiling of microdissected Hodgkin Reed-Sternberg cells correlates with treatment outcome in classical Hodgkin lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
In classical Hodgkin lymphoma (CHL), 20%-30% of patients experience relapse or progressive disease after initial treatment. The pathogenesis and biology of treatment failure are still poorly understood, in part because the molecular phenotype of the rare malignant Hodgkin Reed-Sternberg (HRS) cells is difficult to study. Here we examined microdissected HRS cells from 29 CHL patients and 5 CHL-derived cell lines by gene expression profiling. We found significant overlap of HL-specific gene expression in primary HRS cells and HL cell lines, but also differences, including surface receptor signaling pathways. Using integrative analysis tools, we identified target genes with expression levels that significantly correlated with genomic copy-number changes in primary HRS cells. Furthermore, we found a macrophage-like signature in HRS cells that significantly correlated with treatment failure. CSF1R is a representative of this signature, and its expression was significantly associated with progression-free and overall survival in an independent set of 132 patients assessed by mRNA in situ hybridization. A combined score of CSF1R in situ hybridization and CD68 immunohistochemistry was an independent predictor for progression-free survival in multivariate analysis. In summary, our data reveal novel insights into the pathobiology of treatment failure and suggest CSF1R as a drug target of at-risk CHL.
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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) | 0,001 | 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 ».