<i>FCGR3A</i>/<i>2A</i> polymorphisms and diffuse large B‐cell lymphoma outcome treated with immunochemotherapy: a meta‐analysis on 1134 patients from two prospective cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Single nucleotide polymorphisms (SNPs) in FCγ-receptor genes FCGR3A (rs396991) and FCGR2A (rs1801274) influence the affinity of the Fc portion of anti-CD20 immunoglobulin G1 monoclonal antibody. Their roles in diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) treated with rituximab in combination with anthracycline-based chemotherapy remain controversial. To address this question, we genotyped FCGR2A and FCGR3A SNPs in two prospective DLBCL cohorts from Lymphoma Study Association trials (N = 554) and Iowa/Mayo Specialized Program Of Research Excellence (N = 580). Correlations with treatment response and hematological toxicity were assessed in Lymphoma Study Association. Correlation with event-free survival (EFS) and overall survival (OS) was performed in both cohorts, followed by a meta-analysis to increase power. Our study shows the absence of correlation between these SNPs and treatment response. Grades 3 and 4 febrile neutropenia during treatment was more frequently observed in FCGR3A VV (39%) than VF (29%) and FF (32%) carriers (p = 0.04). Our analysis for EFS and OS shows that FCGR3A was not associated with outcome. In a meta-analysis using an ordinal model, FCGR2A (per R allele) was associated with a better EFS (hazard ratio = 0.87; 95%CI, 0.76-0.99; p = 0.04) and OS (hazard ratio = 0.86; 95%CI, 0.73-1.00; p = 0.05) which was not altered after adjustment for the International Prognostic Index. Overall, our data demonstrate that patients with DLBCL with the low-affinity FCγRIIA RR had an unexpectedly better outcome than FCγRIIA H carriers. Whether rituximab efficacy is improved in FCγRIIA RR patients due a clearance reduction or other functions of FCγRIIA in DLBCL should be investigated (clinicaltrials.gov identifiers: NCT00135499, NTC00135499 NCT00140595, NCT00144807, NCT00144755, NCT01087424, and NCT00301821). Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».