Gene expression profiling and immune cell-type deconvolution highlight robust disease progression and survival markers in multiple cohorts of CTCL patients
Notice bibliographique
Résumé
CTCL follows different courses depending on the clinical stage at the time of diagnosis. Patients with early stage Mycosis Fungoides (MF) variant of CTCL may experience an indolent course over decades, whereas patients with advanced MF and Sézary Syndrome (SS) disease at diagnosis, often succumb within 5 years. Even within early stage CTCL/MF, a minority of patients will progress to more advanced stages. We recently generated RNA sequencing data on 284 CTCL-relevant genes for 157 patients and identified differentially expressed genes across stages I-IV. In this study, we aim to validate robust molecular markers linked to disease progression and survival. We performed multiple hypothesis testing-corrected analysis of variance (ANOVA) on the expression of individual genes across all CTCL samples and early stage (≤IIA) CTCL/MF patients. We used in silico immune cell-type deconvolution from gene expression data to estimate immune cell populations. Based on the analysis of all CTCL samples, we identified TOX, FYB, and CD52 as predictors of disease progression and poor survival. Among early stage (≤IIA) CTCL/MF patients, these 3 genes, along with CCR4, were valuable to predict disease progression. We validated these 4 genes in 3 independent, external Sézary Syndrome patient cohorts with RNA-Sequencing data. In silico immune cell-type deconvolution revealed that neutrophil infiltration in early stage MF conveyed a higher risk for disease progression. Also, NK cell infiltration in late stage MF/SS correlated with improved survival. TOX, FYB, CCR4 and CD52 are robust disease progression and decreased survival biomarkers in CTCL.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».