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Enregistrement W2970789858 · doi:10.1200/jco.18.02365

Progression of Disease Within 24 Months in Follicular Lymphoma Is Associated With Reduced Intratumoral Immune Infiltration

2019· article· en· W2970789858 sur OpenAlexaff
Joshua W.D. Tobin, Colm Keane, Jay Gunawardana, Peter Mollee, Simone Birch, Thanh Hoang, Justina Lee, Li Li, Li Huang, Valentine Murigneux, J. Lynn Fink, Nicholas Matigian, Frank Vari, Santiyagu M. Savarimuthu Francis, Robert Kridel, Oliver Weigert, Sarah Haebe, Vindi Jurinović, Wolfgang Hiddemann, Christian Steidl, Laurie H. Sehn, Soi Cheng Law, Michelle Wykes, Maher K. Gandhi

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBC Cancer AgencyPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesOchsner HealthEuropean Hematology AssociationAmerican Society of Clinical Oncology
Mots-clésImmune systemFollicular lymphomaMedicineImmunologyVincristineImmune checkpointLymphomaImmunophenotypingRituximabImmunotherapyCancer researchCyclophosphamideInternal medicineFlow cytometryChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE Understanding the immunobiology of the 15% to 30% of patients with follicular lymphoma (FL) who experience progression of disease within 24 months (POD24) remains a priority. Solid tumors with low levels of intratumoral immune infiltration have inferior outcomes. It is unknown whether a similar relationship exists between POD24 in FL. PATIENTS AND METHODS Digital gene expression using a custom code set—five immune effector, six immune checkpoint, one macrophage molecules—was applied to a discovery cohort of patients with early- and advanced-stage FL (n = 132). T-cell receptor repertoire analysis, flow cytometry, multispectral immunofluorescence, and next-generation sequencing were performed. The immune infiltration profile was validated in two independent cohorts of patients with advanced-stage FL requiring systemic treatment (n = 138, rituximab plus cyclophosphamide, vincristine, prednisone; n = 45, rituximab plus cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine, and prednisone), with the latter selected to permit comparison of patients experiencing a POD24 event with those having no progression at 5 years or more. RESULTS Immune molecules showed distinct clustering, characterized by either high or low expression regardless of categorization as an immune effector, immune checkpoint, or macrophage molecule. Low programmed death-ligand 2 (PD-L2) was the most sensitive/specific marker to segregate patients with adverse outcomes; therefore, PD-L2 expression was chosen to distinguish immune infiltrationHI (ie, high PD-L2) FL biopsies from immune infiltrationLO (ie, low PD-L2) tumors. Immune infiltrationHI tissues were highly infiltrated with macrophages and expanded populations of T-cell clones. Of note, the immune infiltrationLO subset of patients with FL was enriched for POD24 events (odds ratio [OR], 4.32; c-statistic, 0.81; P = .001), validated in the independent cohorts (rituximab plus cyclophosphamide, vincristine, prednisone: OR, 2.95; c-statistic, 0.75; P = .011; and rituximab plus cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine, and prednisone: OR, 7.09; c-statistic, 0.88; P = .011). Mutations were equally proportioned across tissues, which indicated that degree of immune infiltration is capturing aspects of FL biology distinct from its mutational profile. CONCLUSION Assessment of immune-infiltration by PD-L2 expression is a promising tool with which to help identify patients who are at risk for POD24.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations157
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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