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Enregistrement W2581187342 · doi:10.1182/blood.v104.11.5203.5203

A Simplified Real-Time PCR Method for the Quantification of Minimal Residual Disease in Follicular Lymphoma.

2004· article· en· W2581187342 sur OpenAlexaff
Nancy Pennell, Anthony Woods, Rena Buckstein, Kevin Imrie, David Spaner, Marciano D. Reis, Neil L. Berinstein

Notice bibliographique

RevueBlood · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimal residual diseaseFollicular lymphomaPolymerase chain reactionclone (Java method)Real-time polymerase chain reactionMedicineInternal medicineMolecular biologyBiologyOncologyLymphomaBone marrowDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High-dose therapy and autologous stem-cell transplantation (HDT/ASCT) is associated with long remissions in relapsed follicular lymphoma (FL). Molecular remission in the graft and post ASCT is predictive of durability of remission. Thus, a simple, reliable method of quantitation of minimal residual disease (MRD) would improve prognostication in these patients. Real-time polymerase chain reaction (PCR) can quantitatively detect FL markers in blood and BM with a reproducible sensitivity of 0.01%. Fluorescent probe systems are used to perform real-time PCR; however, these techniques are expensive and do not allow melt curve analysis of the PCR product. We describe here a less expensive SYBR green detection method which also enables us to check clonal identity, and yields sensitive, reliable quantitative results for monitoring MRD. We compared our real-time PCR results with previously determined conventional nested PCR results in a series of samples collected from patients enrolled in one of our clinical trials. Methods: Patients with relapsed FL (n=14) were enrolled in a prospective study of HDT/ASCT followed by maintenance Interferon-a 3x106 U/m2 SC 3 x weekly for 2 yrs. DNA extracts were collected at enrolment from samples of lymph node, BM and blood to determine detection of BCL2/JH translocation. Stem-cell graft DNA and serial post-ASCT blood and BM DNA samples were collected. BCL2/JH was qualitatively determined by nested PCR using standard primers and analyzed by gel electrophoresis. For patients in whom BCL2/JH was not detectable, clone-specific IgH region primers were used where possible. Quantitative PCR was performed using QuantiTect SYBR Green kits. Melt curve analysis was performed to confirm amplification specificity and clonal identity of each sample. All samples were analyzed in triplicate for accuracy. Results: At a median follow-up of 75 months (9–91), 10/14 patients are alive. Of these, 3 are free from progressive disease. Median progression-free survival is 42 months; median overall survival has not been reached. We were successful in defining molecular markers for 12/14 patients. In 11/12, we were able to PCR amplify the BCL2/JH translocation. In one patient, allele-specific clonal IgH was analyzed with patient specific oligonucleotides. Median BCL2/JH contamination of stem-cell grafts was 0.1% (range 0.01% – 13%). 6 patients who had measurable graft contamination became molecularly negative in blood and BM within 12 months after ASCT. Increasing fractions of BCL2/JH positive blood and BM cells reliably predicted morphologic and clinical relapse. Correspondingly, the 3 patients free of disease progression have sustained very low levels of molecular evidence of FL. In one illustrative case, a patient had a long-term low-level persistence of tumour cells in BM and blood with no clinical symptoms for 70 months post-ASCT. At 76 months there was a 10-fold increase in the quantity of PCR product in both BM and blood. Radiological evidence of relapse was observed 3 months later. The patient underwent spontaneous disease regression, which was paralleled by a 10-fold decrease in PCR product quantity at 82 months. Conclusions: Our simplified method of detection using quantitative PCR yields reliable measurements of graft contamination and MRD post ASCT, which may be useful in predicting patient relapse.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 GPT0,306
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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