Gene Expression–Based Model Using Formalin-Fixed Paraffin-Embedded Biopsies Predicts Overall Survival in Advanced-Stage Classical Hodgkin Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Our aim was to reliably identify patients with advanced-stage classical Hodgkin lymphoma (cHL) at increased risk of death by developing a robust predictor of overall survival (OS) using gene expression measured in routinely available formalin-fixed paraffin-embedded tissue (FFPET). METHODS: Expression levels of 259 genes, including those previously reported to be associated with outcome in cHL, were determined by digital expression profiling of pretreatment FFPET biopsies from 290 patients enrolled onto the E2496 Intergroup trial comparing doxorubicin, bleomycin, vinblastine, and dacarbazine (ABVD) and Stanford V regimens in locally extensive and advanced-stage cHL. A model for OS separating patients into low- and high-risk groups was produced using penalized Cox regression. The model was tested in an independent cohort of 78 patients enriched for treatment failure but otherwise similar to patients in a population-based registry of patients treated with ABVD. Weighted analysis methods generated unbiased estimates of predictor performance in the population-based registry. RESULTS: A 23-gene outcome predictor was generated. The model identified a population at increased risk of death in the validation cohort. There was a 29% absolute difference in 5-year OS between the high- and low-risk groups (63% v 92%, respectively; log-rank P < .001; hazard ratio, 6.7; 95% CI, 2.6 to 17.4). The predictor was superior to the International Prognostic Score and CD68 immunohistochemistry in multivariate analyses. CONCLUSION: A gene expression-based predictor, developed in and applicable to routinely available FFPET biopsies, identifies patients with advanced-stage cHL at increased risk of death when treated with standard-intensity up-front regimens.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».