Can histologic transformation of follicular lymphoma be predicted and prevented?
Notice bibliographique
Résumé
Transformation to aggressive lymphoma is a critical event in the clinical course of follicular lymphoma (FL) patients. Yet, it is a challenge to reliably predict transformation at the time of diagnosis. Understanding the risk of transformation would be useful for guiding and monitoring patients, as well as for evaluating novel treatment strategies that could potentially prevent transformation. Herein, we review the contribution of clinical, pathological, and genetic risk factors to transformation. Patients with multiple clinical high-risk factors are at elevated risk of transformation but we are currently lacking a prognostic index that would specifically address transformation rather than disease progression or overall survival. From the biological standpoint, multiple studies have correlated individual biomarkers with transformation. However, accurate prediction of this event is currently hampered by our limited knowledge of the evolutionary pathways leading to transformation, as well as the scarcity of comprehensive, large-scale studies that assess both the genomic landscape of alterations within tumor cells and the composition of the microenvironment. Liquid biopsies hold great promise for achieving precision medicine. Indeed, mutations detected within circulating tumor DNA may be a better reflection of the inherent intratumoral heterogeneity than the biopsy of a single site. Last, we will assess whether evidence exists in the literature that transformation might be prevented altogether, based on the choice of therapy for FL.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».