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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».