Gene Expression Distinguishes Burkitt Lymphoma from Other Aggressive Lymphomas and Identifies Patients Who Are Highly Curable with Intensive Chemotherapeutic Regimens.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Burkitt lymphoma(BL) is a potentially curable, aggressive lymphoma. The distinction between BL and diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) is important because they differ significantly in clinical management. The distinction can be difficult because DLBCL can resemble BL in morphology, immunophenotype and cytogenetics. We investigated whether gene expression profiling (GEP) could create a molecular definition of BL that can reliably distinguish it from DLBCL. Methods Biopsy samples were collected from 312 patients with a diagnosis of sporadic BL or Burkitt-like lymphoma, or DLBCL. All cases were reviewed by a panel of expert hematopathologists. GEP of all the samples was carried out using a specialized oligonucleotide microarray. We constructed a predictor using 197 genes to distinguish BL from each molecular subtype of DLBCL. Leave-one-out cross-validation was used to evaluate the predictor’s performance. Chemotherapy treatments were grouped into either CHOP-like(CHOP, CNOP) or intensive(BFM, CODOX-M IVAC, regimens requiring stem cell rescue). Results After pathology review, the samples were reclassified as:classic BL(25 cases), atypical BL(19), DLBCL(261), and unclassifiable lymphoma(7). All classic BL and 18/19 cases of atypical BL shared a profile that was strikingly different from that of all the molecular subtypes of DLBCL, including those DLBCL cases that have a c-myc translocation. C-myc and its target genes, and genes related to germinal center differentiation were expressed at high levels in BL. NF-kB and its target genes and MHC class-I genes were expressed at very low levels in BL. Interestingly, 10 cases that were DLBCL by pathology were classified as BL by the predictor. The diagnosis of BL was supported by FISH analysis indicating a c-myc translocation. Among adults identified as having BL by the predictor (with full clinical data in N=15), overall survival was markedly superior for those receiving intensive regimens compared to CHOP-like regimens(Fig 1). The groups were similar with regard to age, stage, performance status and sites of involvement. Conclusion This study demonstrates that the molecular characteristics of BL can be used to accurately distinguish it from DLBCL. Importantly, a subgroup of BL was identified by the predictor that could not be diagnosed as BL by conventional criteria. The ability of the predictor to identify patients who benefit from aggressive therapies suggests that it will be useful in the diagnosis and management of patients with Burkitt lymphoma. Figure Figure
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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 | 0,001 |
| 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 ».