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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 |
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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 tête enseignante, pas un consensus.
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