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Enregistrement W2908320450 · doi:10.1200/jco.2014.32.15_suppl.8585

Mantle cell lymphoma: Toll-like receptors (TLRs) and B-cell receptor (BCR) gene expression analysis for identification of a distinct BCR-activated subset, with germinal center signature and indolent biology.

2014· article· en· W2908320450 sur OpenAlexaff
Ariz Akhter, Fahad Farooq, Etienne Mahé, Meer‐Taher Shabani‐Rad, Lesley Street, Donald G. Morris, Douglas A. Stewart, Adnan Mansoor

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésbreakpoint cluster regionGerminal centerMantle cell lymphomaB-cell receptorCancer researchB cellBiologyGene expression profilingSykMedicineGene expressionGeneImmunologyReceptorLymphomaInternal medicineGeneticsTyrosine kinaseAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

8585 Background: Mantle cell lymphoma (MCL) is an aggressive disease with complex biology. Enhanced understanding of pathogenesis can result in better utilization of novel therapies. MCL is believed to arise from naïve B-lymphocytes; however, there are indications that at least a subset of MCL arises from antigen-experienced B cells; where Toll-like Receptors (TLRs) and B-cell receptor (BCR) play an intricate role. Methods: Here, we report Gene Expression Profile (GEP) data on TLRs/BCR related genes and associated down stream pathways (154 gene-set) in a cohort (n=81) of MCL patients (pts.). GEP was assessed by Nano string technology utilizing mRNA from diagnostic biopsy tissue. Results: Hierarchical clustering based on TLR/BCR genes (n= 18), revealed four distinct clusters (A, n=12; B, n=30; C, n=19 and D, n=20) with differential expression of CD79b, SYK, LYN; BTK (p<0.002) and TLRs (2,3,6,7,8,9,) (p<0.01). On further analysis, Cluster C revealed higher expression of Germinal Centre (GC) associated genes (GCET, LMO2 and HGAL) (p<0.001). This cluster (C) showed lower expression of PI3K/Akt pathway (p<0.005) and MAP/ERK pathway associated genes (p<0.009) as compared to cluster B. Patients in cluster C, had a trend toward better overall survival (OS), in comparison with cluster B &D (p=0.07)(Log Rank (Mantel-Cox). Conclusions: Our data suggest that MCL pts. can be stratified based on BCR activity and these pts. can benefit from array of BCR inhibitors as second line therapy. A subset of MCL shows exposure to GC microenvironment, low PI3K/Akt and MAP/ERK pathway activity and a trend towards a better overall survival.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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