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Enregistrement W2428539785 · doi:10.1182/blood-2016-03-707786

Surface IgM expression and function are associated with clinical behavior, genetic abnormalities, and DNA methylation in CLL

2016· article· en· W2428539785 sur OpenAlexaff
Annalisa D’Avola, Samantha Drennan, Ian Tracy, Isla Henderson, Laura Chiecchio, Marta Larráyoz, Matthew Rose‐Zerilli, Jonathan C. Strefford, Christoph Plass, Peter Johnson, Andrew J. Steele, Graham Packham, Freda K. Stevenson, Christopher C. Oakes, Francesco Forconi

Notice bibliographique

RevueBlood · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensPediatric Oncology Group
Organismes subventionnairesImperial Experimental Cancer Medicine CentreGilead SciencesUniversity of SouthamptonCancer Research UKBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésDNA methylationBiologyMethylationImmunologyGeneticsDNAGene expressionCancer researchGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic lymphocytic leukemia (CLL) with unmutated (U-CLL) or mutated (M-CLL) immunoglobulin gene heavy-chain variable region (IGHV) displays different states of anergy, indicated by reduced surface immunoglobulin M (sIgM) levels and signaling, consequent to chronic (super)antigen exposure. The subsets also differ in the incidence of high-risk genetic aberrations and in DNA methylation profile, preserved from the maturational status of the original cell. We focused on sIgM expression and function, measured as intracellular Ca(2+) mobilization following stimulation, and probed correlations with clinical outcome. The relationship with genetic features and maturation status defined by DNA methylation of an 18-gene panel signature was then investigated. sIgM levels/signaling were higher and less variable in U-CLL than in M-CLL and correlated with disease progression between and within U-CLL and M-CLL. In U-CLL, increased levels/signaling associated with +12, del(17p) or NOTCH1 mutations. In M-CLL, there were fewer genetic lesions, although the methylation maturation status, generally higher than in U-CLL, varied and was increased in cases with lower sIgM levels/signaling. These features revealed heterogeneity in M-CLL and U-CLL with clear clinical correlations. Multivariate analyses with phenotype, genetic lesions, or DNA methylation maturation status identified high sIgM levels as a new potential independent factor for disease progression. Multiple influences on sIgM include the cell of origin, the clonal history of antigen encounter in vivo, and genetic damage. This simple marker compiles these different factors into an indicator worthy of further investigations for prediction of clinical behavior, particularly within the heterogeneous M-CLL subset.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, 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

Citations61
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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