Diffuse large B-cell lymphoma patient-derived xenograft models capture the molecular and biological heterogeneity of the disease
Notice bibliographique
Résumé
Diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) is a heterogeneous disease defined by transcriptional classifications, specific signaling and survival pathways, and multiple low-frequency genetic alterations. Preclinical model systems that capture the genetic and functional heterogeneity of DLBCL are urgently needed. Here, we generated and characterized a panel of large B-cell lymphoma (LBCL) patient-derived xenograft (PDX) models, including 8 that reflect the immunophenotypic, transcriptional, genetic, and functional heterogeneity of primary DLBCL and 1 that is a plasmablastic lymphoma. All LBCL PDX models were subjected to whole-transcriptome sequencing to classify cell of origin and consensus clustering classification (CCC) subtypes. Mutations and chromosomal rearrangements were evaluated by whole-exome sequencing with an extended bait set. Six of the 8 DLBCL models were activated B-cell (ABC)-type tumors that exhibited ABC-associated mutations such as MYD88, CD79B, CARD11, and PIM1. The remaining 2 DLBCL models were germinal B-cell type, with characteristic alterations of GNA13, CREBBP, and EZH2, and chromosomal translocations involving IgH and either BCL2 or MYC Only 25% of the DLBCL PDX models harbored inactivating TP53 mutations, whereas 75% exhibited copy number alterations of TP53 or its upstream modifier, CDKN2A, consistent with the reported incidence and type of p53 pathway alterations in primary DLBCL. By CCC criteria, 6 of 8 DLBCL PDX models were B-cell receptor (BCR)-type tumors that exhibited selective surface immunoglobulin expression and sensitivity to entospletinib, a recently developed spleen tyrosine kinase inhibitor. In summary, we have established and characterized faithful PDX models of DLBCL and demonstrated their usefulness in functional analyses of proximal BCR pathway inhibition.
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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 ».