Clinicopathologic Subtypes of Mantle Cell Lymphoma (MCL) Show Distinct Patterns of Genetic Copy Number Alteration.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: MCL is an aggressive NHL characterized by a t(11;14)(q13;q32). However this translocation alone cannot initiate lymphomagenesis and multiple secondary genomic alterations are necessary to induce the neoplastic phenotype. In addition, three distinct clinicopathologic subtypes of MCL (classic, blastoid, and leukemic) have been identified with differing prognosis. Secondary genomic alterations associated with each subtype have been poorly defined. Experimental Design: Genomic profiles from a panel of MCL samples comprised of 20 classic, 5 leukemic (no nodal involvement), and 12 blastoid cases, were created using a tiling-resolution BAC array CGH platform. Alignment of profiles to identify regions of recurrent alteration was accomplished using a custom developed software package (SeeGH). In addition, specific genes were analyzed for copy number status. Statistically significant distributions were determined using Chi square and Fisher’s exact analyses. Results: Twenty two regions of recurrent alteration were identified that were statistically different between subtypes (partial data in Table 1). As expected chromosome 9 losses were more prevalent in blastoid MCL. 13q34 losses were prevalent within classic and blastoid MCL, as opposed to leukemic MCL, which showed gains of this region. Analysis of biological pathways revealed that apoptotic signaling is not disrupted via copy number in a large portion of MCL cases (21%), while chromosomal instability genes show copy number disruption in 67% of MCL cases. Surprisingly, the glioblastoma pathway was preferentially disrupted in blastoid MCL (p=1.09x10−5), affecting all cases; whereas the p53 pathway was disrupted via copy number more often in leukemic MCL (p=0.0207). Conclusions: Multiple genomic regions and cancer related genes show a differential pattern of altered copy number distribution between MCL subtypes. These regions and genes likely contribute to the different clinicopathologic subtypes of MCL cases. Differential regions in MCL subtypes +/− chr. band size (Mb) clas% leuk% blast% enriched in deficient in − 1q25.2-q31.2 15.50 0 20 33 blast (p=0.03) class (p=0.01) − 2q26.3 2.91 5 0 33 blast (p=0.03) + 3cent-p12.1 4.18 0 60 25 leuk (p=0.02) class (p=0.005) + 7q11.23 3.24 0 0 33 blast (p=0.008) class (p=0.04) − 9p21.3 1.02 10 20 83 blast (p=0.00001) class (p=0.002) − 9q21.13 1.10 5 40 75 blast (p=0.0003) class (p=0.0002) − 9q21.2-q31.1 22.87 5 40 67 blast (p=0.001) class (p=0.0007) − 9q31.1 0.83 0 40 67 blast (p=0.0004) class (p=0.00006) − 9q34.12-qter 7.27 0 20 42 blast (p=0.009) class (p=0.005) + 10p12.2-p12.31 0.63 5 0 42 blast (p=0.009) − 13q34 1.69 40 0 75 blast (p=0.03) leuk (p=0.05) − 17p13.3-pter 2.28 5 60 25 leuk (p=0.04) − 17p13.1 1.21 5 60 25 leuk (p=0.04)
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».