Prognostic significance of PU.1 in follicular lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Very few prognostic factors are known in follicular lymphoma (FL), a common malignancy of germinal centre (GC) B-cells. The Follicular Lymphoma International Prognostic Index (FLIPI) thus far appears to be the most important predictor of clinical outcome. This study explores the predictive power of the degree of GC differentiation for outcome in FL. Samples from 73 patients with FL were evaluated by immunohistochemistry for expression of GC markers. Strong PU.1, CD20, and CD75 expression were significantly associated with longer progression-free survival (PFS) and overall survival (OS). Results for PFS were independent of the International Prognostic Index or the Italian Lymphoma Intergroup prognostic index for CD75 and PU.1, but only PU.1 expression was independent of FLIPI for PFS and OS. Oct-2 was weakly expressed overall, but more strongly in higher grades of FL; it had a trend for negative linear association with PU.1 and strong positive linear association with CD27, which possibly reflects its role in terminal B-cell differentiation. We show that the level of GC differentiation, as determined by the levels of PU.1, CD75, CD20, Bcl-6, and CD10 expression, has an association with outcome in patients with FL. While this is determined qualitatively in most studies of diffuse large B-cell lymphoma, in FL there is a quantitative positive association between a high level of expression of GC antigens and longer OS and PFS even when data are stratified by the FLIPI score.
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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) | 0,000 | 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 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 ».