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Enregistrement W2138537095 · doi:10.1002/gcc.10314

Identification of cytogenetic subgroups and karyotypic pathways of clonal evolution in follicular lymphomas

2003· article· en· W2138537095 sur OpenAlexaff
Mattias Höglund, Laurie H. Sehn, Joseph M. Connors, Randy D. Gascoyne, Reiner Siebert, Torbjörn Säll, Felix Mitelman, Douglas E. Horsman

Notice bibliographique

RevueGenes Chromosomes and Cancer · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteDeutsche KrebshilfeCancerfonden
Mots-clésBiologyIdentification (biology)GeneticsSomatic evolution in cancerCancer researchFollicular lymphomaFollicular phaseComputational biologyEvolutionary biologyLymphomaCancerImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Follicular lymphoma (FL) is characterized by the activation of BCL2 through t(14;18)(q32;q21). Additional acquired mutations are necessary to generate a fully malignant clonal proliferation. Many of these secondary genetic alterations are visible in the clonal karyotype; however, the sequence by which they arise and their influence on clinical behavior have not been determined. The ability to address these issues has been hampered by the lack of computational methods to manipulate complex chromosomal data in a sufficiently large cohort of cases. In the present investigation, we analyzed secondary karyotypic alterations in 336 cases of FL with t(14;18) to identify the most common regions of recurrent chromosomal gain or loss. This revealed 29 recurrent changes present in more than 5% of the tumors. Each tumor karyotype was then assessed for the presence or absence of each of these 29 specific changes. By statistical means, we show that the chromosomal changes arise in an apparent temporal order, with distinct early and late changes. We identify, by principal-components analysis, four possible cytogenetic pathways that characterize the early stages of clonal evolution, which converge to a common route at later stages. We show that FLs with t(14;18) may be classified into cytogenetic subgroups determined by the presence or absence of 6q-, +7, or der(18)t(14;18). Correlation with clinical outcomes in a subset of cases with clinical data revealed del(17p) and +12 to be correlated with an adverse clinical outcome. The clinical implications of these pathways of clonal evolution need to be examined on a prospective basis in a large cohort of FLs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations136
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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