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Enregistrement W2943086918 · doi:10.1182/blood.v130.suppl_1.5189.5189

Case Report of Aggressive T-Cell Large Granular Lymphocytic Leukemia

2017· article· en· W2943086918 sur OpenAlexaff
Vanessa Brunet, Michel Pavic, Isabelle Fleury, Jean‐François Castilloux, Sofia Marouan

Notice bibliographique

RevueBlood · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-RosemontUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPancytopeniaLymphocytosisMedicineCytopeniaLeukemiaPathologySplenectomyBone marrowProlymphocytic leukemiaImmunologyGastroenterologyChronic lymphocytic leukemiaSpleen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Large granular lymphocyte (LGL) leukemia is a spectrum of rare lymphoproliferative disorders. Two entities are reported: indolent T-cell LGL leukemia and aggressive NK cell leukemia. However, a review of the literature identified cases of aggressive T-cell LGL. Considering this unusual and rare clinical presentation, we are reporting a case of aggressive T-cell LGL leukemia. A 53-yo man presented in May 2014 with a one year history of constitutional symptoms, splenomegaly, mild lymphocytosis and a pancytopenia (hemoglobin 105 g/L, neutrophils 0,5 x 109 /L and platelets 80 x 109 /L). He had similar symptoms at the age of 24 that resolved without further investigation. Bone marrow evaluation revealed a massive infiltration by small to medium sized lymphocytes with irregular nucleus CD3 +, CD4 -, CD7 -, CD8 +, CD25 -, CD33 -, CD34 -, CD56 -, CD57 -, TCRαβ+. HTLV-1 serology was negative. His pancytopenia did not improve with 3 cycles of CHOP followed by 4 cycles of ESHAP. In January 2015, indolent T LGL was finally retained. The patient was observed up to July 2015 where methotrexate was begun because of frequent infections and symptomatic splenomegaly. A splenectomy was performed in January 2016 due to a toxicity to methotrexate and persistent symptoms from splenomegaly. Pathology report showed a splenic and lymph node infiltration by mature T CD8+ lymphocytes supporting the T LGL diagnosis. Post splenectomy, cytopenia improved and progressed in June 2016 with a lymphocytosis (82 x 109/L), new lung infiltrates and acute renal insufficiency. The lung biopsy revealed an infiltration by the T-cell LGL and renal imaging suggested infiltration by this T-cell LGL as well. Based on the weak expression of CD20+ on the splenic pathology, rituximab was attempted in August 2016. The patient rapidly progressed fatally with systemic involvement of T-cell LGL (skin, lungs, liver, kidney, facial cranial nerves, conus medullaris and bone marrow). This case therefore depicts a very aggressive case of T-cell LGL with an atypical clinical presentation. In contrast to the indolent variant and as seen in the few similar cases retrieved in literature, the clinical presentation of the aggressive T-cell LGL leukemia is characterized by constitutional symptoms, rapidly progressive hepatosplenomegaly, cytopenia with/without organic infiltration and an important resistance to treatment. Moreover, concerning the pathological findings, the medullary involvement of our patient was massive without real images of intra-sinusal lymphocytosis and the T-cell of this T-cell LGL were atypical because of their small-medium size with slightly irregular nuclei and the lack of expression of CD56 and CD57. However, the few studies on aggressive T-cell LGL leukemia retrieved similar findings. Even though there is no consensus on the optimal therapeutic management of this disease, we believe that the treatments given to our patient were consistent with literature and did not add an additional mortality risk. To conclude, LGL cell leukemia represent a spectrum of indolent and aggressive diseases, whereby an indolent form can evolve into an aggressive form. Aggressive T-cell LGL leukemia are characterized by a multisystem disease, an atypical immunophenotype (CD56-, CD57-) and are associated with an uncertainty regarding therapeutics. Download : Download high-res image (70KB) Download : Download full-size image Figure 1 . Disclosures Fleury: Gilead: Consultancy, Honoraria; Lundbeck: Consultancy, Honoraria; Roche: Consultancy, Honoraria; Merck: Consultancy, Honoraria; Seattle Genetics: Consultancy, Honoraria; Amgen: Consultancy, Honoraria; Novartis: Consultancy, Honoraria; Janssen: Consultancy, Honoraria.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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