Activating mutations in genes related to TCR signaling in angioimmunoblastic and other follicular helper T-cell–derived lymphomas
Notice bibliographique
Résumé
Angioimmunoblastic T-cell lymphoma (AITL) and other lymphomas derived from follicular T-helper cells (TFH) represent a large proportion of peripheral T-cell lymphomas (PTCLs) with poorly understood pathogenesis and unfavorable treatment results. We investigated a series of 85 patients with AITL (n = 72) or other TFH-derived PTCL (n = 13) by targeted deep sequencing of a gene panel enriched in T-cell receptor (TCR) signaling elements. RHOA mutations were identified in 51 of 85 cases (60%) consisting of the highly recurrent dominant negative G17V variant in most cases and a novel K18N in 3 cases, the latter showing activating properties in in vitro assays. Moreover, half of the patients carried virtually mutually exclusive mutations in other TCR-related genes, most frequently in PLCG1 (14.1%), CD28 (9.4%, exclusively in AITL), PI3K elements (7%), CTNNB1 (6%), and GTF2I (6%). Using in vitro assays in transfected cells, we demonstrated that 9 of 10 PLCG1 and 3 of 3 CARD11 variants induced MALT1 protease activity and increased transcription from NFAT or NF-κB response element reporters, respectively. Collectively, the vast majority of variants in TCR-related genes could be classified as gain-of-function. Accordingly, the samples with mutations in TCR-related genes other than RHOA had transcriptomic profiles enriched in signatures reflecting higher T-cell activation. Although no correlation with presenting clinical features nor significant impact on survival was observed, the presence of TCR-related mutations correlated with early disease progression. Thus, targeting of TCR-related events may hold promise for the treatment of TFH-derived lymphomas.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».