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Enregistrement W2561792671 · doi:10.1371/journal.pmed.1002197

Histological Transformation and Progression in Follicular Lymphoma: A Clonal Evolution Study

2016· article· en· W2561792671 sur OpenAlexafffund
Robert Kridel, Fong Chun Chan, Anja Mottok, Merrill Boyle, Pedro Farinha, King Tan, Barbara Meissner, Ali Bashashati, Andrew McPherson, Andrew Roth, Karey Shumansky, Damian Yap, Susana Ben‐Neriah, Jamie Rosner, Maia A. Smith, Cydney Nielsen, Eva Giné, Adèle Telenius, Andrew J. Mungall, Richard A. Moore, Ryan D. Morin, Nathalie A. Johnson, Laurie H. Sehn, Thomas Tousseyn, Ahmet Doǧan, Joseph M. Connors, David W. Scott, Christian Steidl, Marco A. Marra, Randy D. Gascoyne, Sohrab P. Shah

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British ColumbiaJewish General HospitalBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesBC Cancer FoundationTerry Fox Research Institute
Mots-clésSomatic evolution in cancerBiologyPopulationFollicular lymphomaPathologyGeneticsLymphomaCancerImmunologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Follicular lymphoma (FL) is an indolent, yet incurable B cell malignancy. A subset of patients experience an increased mortality rate driven by two distinct clinical end points: histological transformation and early progression after immunochemotherapy. The nature of tumor clonal dynamics leading to these clinical end points is poorly understood, and previously determined genetic alterations do not explain the majority of transformed cases or accurately predict early progressive disease. We contend that detailed knowledge of the expansion patterns of specific cell populations plus their associated mutations would provide insight into therapeutic strategies and disease biology over the time course of FL clinical histories. METHODS AND FINDINGS: Using a combination of whole genome sequencing, targeted deep sequencing, and digital droplet PCR on matched diagnostic and relapse specimens, we deciphered the constituent clonal populations in 15 transformation cases and 6 progression cases, and measured the change in clonal population abundance over time. We observed widely divergent patterns of clonal dynamics in transformed cases relative to progressed cases. Transformation specimens were generally composed of clones that were rare or absent in diagnostic specimens, consistent with dramatic clonal expansions that came to dominate the transformation specimens. This pattern was independent of time to transformation and treatment modality. By contrast, early progression specimens were composed of clones that were already present in the diagnostic specimens and exhibited only moderate clonal dynamics, even in the presence of immunochemotherapy. Analysis of somatic mutations impacting 94 genes was undertaken in an extension cohort consisting of 395 samples from 277 patients in order to decipher disrupted biology in the two clinical end points. We found 12 genes that were more commonly mutated in transformed samples than in the preceding FL tumors, including TP53, B2M, CCND3, GNA13, S1PR2, and P2RY8. Moreover, ten genes were more commonly mutated in diagnostic specimens of patients with early progression, including TP53, BTG1, MKI67, and XBP1. CONCLUSIONS: Our results illuminate contrasting modes of evolution shaping the clinical histories of transformation and progression. They have implications for interpretation of evolutionary dynamics in the context of treatment-induced selective pressures, and indicate that transformation and progression will require different clinical management strategies.

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)0,000
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations243
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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