Immunohistochemical Methods for Predicting Cell of Origin and Survival in Patients With Diffuse Large B-Cell Lymphoma Treated With Rituximab
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Patients with diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) can be divided into prognostic groups based on the cell of origin of the tumor as determined by microarray analysis. Various immunohistochemical algorithms have been developed to replicate these microarray results and/or stratify patients according to survival. This study compares some of those algorithms and also proposes some modifications. PATIENTS AND METHODS: Two-hundred and sixty-two cases of de novo DLBCL treated with rituximab and cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine, and prednisone (CHOP) or CHOP-like therapy were examined. RESULTS: The Choi algorithm and Hans algorithm had high concordance with the microarray results. Modifications of the Choi and Hans algorithms for ease of use still retained high concordance with the microarray results. Although the Nyman and Muris algorithms had high concordance with the microarray results, each had a low value for either sensitivity or specificity. The use of LMO2 alone showed the lowest concordance with the microarray results. A new algorithm (Tally) using a combination of antibodies, but without regard to the order of examination, showed the greatest concordance with microarray results. All of the algorithms divided patients into groups with significantly different overall and event-free survivals, but with different hazard ratios. With the exception of the Nyman algorithm, this survival prediction was independent of the International Prognostic Index. Although the Muris algorithm had prognostic significance, it misclassified a large number of cases with activated B-cell type DLBCL. CONCLUSION: The Tally algorithm showed the best concordance with the microarray data while maintaining prognostic significance and ease of use.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».