Prognostic Impact of Natural Killer Cell Count in Follicular Lymphoma and Diffuse Large B-cell Lymphoma Patients Treated with Immunochemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Natural killer (NK) cells are key effector cells for anti-CD20 monoclonal antibodies (mAb), such as obinutuzumab and rituximab. We assessed whether low pretreatment NK-cell count (NKCC) in peripheral blood or tumor tissue was associated with worse outcome in patients receiving antibody-based therapy. Patients and Methods: Baseline peripheral blood NKCC was assessed by flow cytometry (CD3−CD56+ and/or CD16+ cells) in 1,064 of 1,202 patients with follicular lymphoma treated with obinutuzumab or rituximab plus chemotherapy in the phase III GALLIUM trial (NCT01332968) and 1,287 of 1,418 patients with diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) treated with obinutuzumab or rituximab plus cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine, and prednisone (G-CHOP or R-CHOP) in the phase III GOYA trial (NCT01287741). The prognostic value of tumor NK-cell gene expression, as assessed by whole-transcriptome gene expression using TruSeq RNA sequencing, was also analyzed. The association of baseline variables, such as treatment arm, was evaluated using multivariate Cox regression models using a stepwise approach. Results: In this exploratory analysis, low baseline peripheral blood NKCC was associated with shorter progression-free survival (PFS) in both follicular lymphoma [hazard ratio (HR), 1.48; 95% confidence interval (CI), 1.02–2.14; P = 0.04] and DLBCL (HR, 1.36; 95% CI, 1.01–1.83; P = 0.04), and overall survival in follicular lymphoma (HR, 2.20; 95% CI, 1.26–3.86; P = 0.0058). Low tumor NK-cell gene expression was associated with shorter PFS in G-CHOP–treated patients with DLBCL (HR, 1.95; 95% CI, 1.22–3.15; P < 0.01). Conclusions: These findings indicate that the number of NK cells in peripheral blood may affect the outcome of patients with B-cell non-Hodgkin lymphoma receiving anti-CD20–based immunochemotherapy.
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 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 | 0,000 | 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 ».