The <scp>MCL</scp>35 gene expression proliferation assay predicts high‐risk <scp>MCL</scp> patients in a Norwegian cohort of younger patients given intensive first line therapy
Notice bibliographique
Résumé
Patients with mantle cell lymphoma (MCL) generally have a dismal prognosis. Intensified induction treatment with rituximab and high dose cytarabine (R_HDAC), and consolidation with high-dose therapy with autologous stem cell support has resulted in 10-year overall survival (OS) higher than 60%. However, the clinical course varies. Diagnostic tools capable of stratifying patients include the MCL International Prognostic Index (MIPI), gene expression-based proliferation signature, Ki-67 proliferation index or tumour cell morphology. Here, we tested the performance of a newly developed Nanostring-based RNA expression-based proliferation assay (MCL35) on formalin-fixed paraffin-embedded tumour tissue from younger patients recruited in or treated according to Nordic MCL protocols compared to the prognosticators listed above. Seventy-four patients were included and the assay performed well in all cases except four, which had inadequate RNA quality. The patients were evenly distributed in the MCL35 low-, intermediate- and high-risk categories. MCL35 low- and intermediate- risk groups had overlapping progression-free survival (PFS), while patients in the high-risk category had significantly inferior PFS. Combining MCL35 with MIPI or the MIPI-C (MIPI with the addition of binary Ki67 score +/-30%) showed a better discrimination than either assessment alone. In conclusion, the MCL35 assay alone or combined with MIPI or MIPI-C scores can identify patients who still have a dismal outcome despite intensified treatment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».