MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2610140576 · doi:10.1182/blood.v128.22.3037.3037

Differential Expression of TCF3 Target Genes Defines Subclasses of Diffuse Large B-Cell Lymphoma with Striking Differences in Clinical Outcome Following R-CHOP Therapy

2016· article· en· W2610140576 sur OpenAlexaff
Kathrin Tyryshkin, Yi D Li, David Good, Lois E. Shepherd, Tara Baetz, Michael J. Rauh, David P. LeBrun

Notice bibliographique

RevueBlood · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffuse large B-cell lymphomaVincristineLymphomaBiologyCancer researchBCL6PrednisoneCHOPRituximabOncologyCyclophosphamideMedicineB cellInternal medicineImmunologyGeneticsChemotherapyGerminal center

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) is clinically and biologically heterogeneous. Whereas most patients are cured following conventional therapy with rituximab, cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine and prednisone (R-CHOP), a substantial minority are refractory or relapse. Identifying patients at high risk of poor outcomes at the time of diagnosis will make it possible to better choose alternative or experimental therapies. TCF3 (also called E2A) is a transcription factor required in B-lymphopoiesis. Gain-of-function somatic mutations that alter TCF3 or its regulatory partners are associated withBurkitt lymphoma (BL) but not DLBCL. These published findings suggest that biologically-defined, clinically-important subtypes of mature B-cell-derived lymphomas may be distinguished from one another based on differential expression of genes regulated by a master regulator of B-lymphoid biology, namely TCF3. Therefore, in the current study, we hypothesized that biologically- and clinically-important subtypes of DLBCL are distinguishable based upon differential expression of genes that are regulated in B-cells by TCF3. Methods: Fifty-nine subjects who presented with de novo DLBCL at Kingston General Hospital from 2001 to 2010 were identified for inclusion based on the availability of clinical data and sufficient biopsy material for extraction of adequate RNA. We used publically-available microarray-based gene expression and clinical data to identify 99 candidate TCF3 target genes whose differential expression was associated with 3-year overall survival following R-CHOP therapy; these transcripts were represented in aNanoStringCodeSet. Total RNA was purified from cores harvested from representative areas of diagnostic, pre-treatment, formaldehyde-fixed, paraffin-embedded (FFPE) biopsy samples. Twenty-five transcripts whose abundance, individually, was associated with 3-year overall survival in our own cohort were chosen for further study. Results: Unsupervised hierarchical cluster analysis based on relative expression of the 25 TCF3 target genes resolved all except two cases into distinct clusters, denoted A and B, that contained 21 and 36 cases, respectively (heat map at left). In comparing these clusters, Cluster B was associated with rearrangement of MYC (p=0.02) as determined by FISH; no statistically significant associations were evident with age, sex, IPI score, B-symptoms, bulky disease or expression of MYC or BCL2 as determined by immunohistochemistry. Kaplan Meyer (KM) analysis revealed strikingly inferior overall and event-free survival (p=0.0005 for each) for Cluster A cases (KM curve at right). Conclusions: Our findings demonstrate that differential expression of TCF3 target genes ascertained in pre-treatment FFPE biopsy samples of de novo DLBCL defines biologically distinctive subsets of cases with distinctive clinical outcomes following R-CHOP therapy. If validated in an independent cohort, these results may inform both clinical management and the development of new targeted therapies for high-risk cases. Figure 1 Figure 1. Figure 2 Figure 2. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,260 · 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'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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBlood→Même sujetLymphoma Diagnosis and Treatment→Travaux en français237 207→