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Enregistrement W2623105223 · doi:10.1002/hon.2437_46

MOLECULAR CLASSIFICATION OF PRIMARY MEDIASTINAL LARGE B CELL LYMPHOMA USING FORMALIN‐FIXED, PARAFFIN‐EMBEDDED TISSUE SPECIMENS – AN LLMPP PROJECT

2017· article· en· W2623105223 sur OpenAlexaff
Anja Mottok, George W. Wright, Andreas Rosenwald, German Ott, Colleen Ramsower, Elı́as Campo, Rita M. Braziel, Jan Delabie, Dennis D. Weisenburger, Joo Y. Song, John Chan, James R. Cook, Kai Fu, Timothy C. Greiner, Erlend B. Smeland, Harald Holte, Betty Glinsmann‐Gibson, Randy D. Gascoyne, Louis M. Staudt, Elaine S. Jaffe, Joseph M. Connors, David W. Scott, Christian Steidl, Lisa M. Rimsza

Notice bibliographique

RevueHematological Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity Health NetworkBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLymphomaGene expression profilingMedicineDiffuse large B-cell lymphomaMolecular diagnosticsTissue microarrayCancer researchPathologyComputational biologyGeneGene expressionImmunohistochemistryBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Primary mediastinal large B cell lymphoma (PMBCL) is recognized as a distinct lymphoma entity in the current World Health Organization classification. However, the diagnosis relies on integration of clinical characteristics and presentation since a reliable distinction from diffuse large B cell lymphoma (DLBCL) solely based on morphological or immunophenotypic features can be difficult. Gene expression profiling studies provided evidence that PMBCL can be distinguished from DLBCL on a molecular level and supported a strong relationship between PMBCL and classical Hodgkin lymphoma. Because these studies were performed using snap-frozen tissue, the molecular classification of PMBCL has not penetrated into clinical practice. We sought to develop a robust and accurate molecular assay for the distinction of PMBCL from DLBCL based on gene expression measurements in routinely available formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) biopsies. Methods: All cases used in this study were centrally reviewed by a panel of expert hematopathologists in the Lymphoma and Leukemia Molecular Profiling Project consortium. Gene selection was performed using data previously generated on Affymetrix U133 plus 2.0 microarrays and the NanoString platform. The training cohort for the new assay, termed Lymph3Cx, consisted of 68 cases (48 DLBCL and 20 PMBCL); the independent validation cohort comprised 88 PMBCL and 78 DLBCL cases. Cases were required to have a tumor content of ≥60% and nucleic acids were extracted from 10 mm FFPE scrolls. Digital gene expression was performed on 200 ng RNA using NanoString technology. Results: The final Lymph3Cx gene set consisted of 64 probes and included the previously described 20 genes of the Lymph2Cx assay. A probabilistic model accounting for classification error was trained to produce model scores that best distinguished between DLBCL and PMBCL. Cut-points were defined at the 0.1 and 0.9 probability scores. The model, including coefficients and thresholds was then “locked” and applied to the independent validation cohort. The assay yielded gene expression data of sufficient quality in 157/166 cases (94.6%). Among the pathologically-defined PMBCL, 85% were classified as such based on the molecular signature. Ten percent of cases were assigned to the “uncertain” category and 5% showed a molecular signature of DLBCL. Among the pathologically-defined DLBCL cases, 83% were classified as DLBCL by the assay, 14% were “uncertain” and 3% were predicted to be PMBCL. Conclusion: The newly developed and validated Lymph3Cx assay distinguishes PMBCL and DLBCL based on gene expression signatures and shows high concordance with the pathological classification of an expert hematopathologist panel. Future studies will be needed to determine Lymph3Cx's utility for routine diagnostic purposes and therapeutic decision making. Keywords: gene expression profile (GEP); primary mediastinal large B-cell lymphoma (PMLBCL).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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