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Enregistrement W2885321887 · doi:10.1111/bjh.15518

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

2018· article· en· W2885321887 sur OpenAlexaff
Harald Holte, Klaus Beiske, Merrill Boyle, Gunhild Trøen, Yngvild Nuvin Blaker, June H. Myklebust, Sunniva Kvaløy, Andreas Rosenwald, Ole Christian Lingjærde, Lisa M. Rimsza, Erlend B. Smeland, David W. Scott, Arne Kolstad

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Haematology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineMantle cell lymphomaInternal medicineCytarabineInternational Prognostic IndexOncologyProliferation indexCohortAlemtuzumabRituximabChemotherapyImmunohistochemistryLymphomaTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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