Prediction of Survival in Diffuse Large B-Cell Lymphoma Based On the Expression of Two Genes: Integration of Tumor and Microenvironment Contributions.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abstract 622 Background: Several gene-expression signatures are predictive of prognosis in diffuse large-B-cell lymphoma (DLBCL), but the lack of practical methods for a genome-scale analysis has restricted their routine clinical applicability. Methods: We studied genes whose expression had been reported to predict survival in DLBCL, attempting to validate genes and prognostic models with robust survival associations that are amenable to rapid diagnostic testing. Results: Among a previously described set of 6-genes shown to predict survival independent of measurement platform or therapy era (Lossos, et al. 2004 NEJM 350:1828), we identified LMO2 as the single gene with strongest independent prognostic value in 3 independent cohorts of patients with DLBCL. To assess the independent contribution of other genes in predicting survival, using existing microarray gene expression data (Lenz, et al. 2008 NEJM 359:2313), we evaluated all pairwise models that included LMO2 toward construction of a robust bivariate survival predictor. Among 54674 possible models, one combining expression of LMO2 with TNFRSF9 (encoding 4-1BB, also known as CD137) emerged as among the best in cross-validation when assessed in training (n=233) and test (n=181) cohorts. This bivariate predictor remained prognostic in both CHOP (p=1.7e-6) and R-CHOP (p=6.5e-8) therapy eras, was highly independent of the International Prognostic Index, Cell-of-Origin classification, 6-gene predictive model, ‘stromal' model, and added significantly to their prognostic power. While LMO2 expression was highly restricted to tumor cells and was linked to Cell-of-Origin (GCB, p=2.2e-16), TNFRSF9 expression was highest in non-tumor cells (P=0.02), particularly in an activated subset of infiltrating CD8 T-cells. To validate this bivariate model and devise a practical diagnostic assay, we used quantitative real-time polymerase-chain-reaction to measure the expression of LMO2 and TNFRSF9 as well as other components of the 6-gene model (BCL2, BCL6, FN1, CCL3, and CCND2) in diagnostic formalin fixed and paraffin-embedded samples of lymphoma from an independent set of 147 patients with de novo DLBCL treated with R-CHOP. The IPI distribution for these patients was: 0-1 factor (n=70), 2 factors (n=40), 3 factors (n=26), ≥4 factors (n=11). In univariate and multivariate analyses of this independent cohort, LMO2 and TNFRSF9 expression remained individually prognostic of both progression free and overall survival. The bivariate model combining LMO2/TNFRSF9 could be used to stratify distinct risk groups for overall survival (p=0.004), and remained independent of IPI. Conclusion: Measurement of the expression of two genes integrating contributions of tumor cells and the tumor microenvironment is sufficient to predict overall survival in patients with DLBCL treated with R-CHOP. Disclosures: Advani: Seattle Genetics, Inc.: Research Funding.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».