Skin colonization by circulating neoplastic clones in cutaneous T-cell lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Mycosis fungoides (MF) is a mature T-cell lymphoma currently thought to develop primarily in the skin by a clonal expansion of a transformed, resident memory T cell. However, this concept does not explain the key characteristics of MF, such as the debut with multiple, widespread skin lesions or inability of skin-directed therapies to provide cure. The testable inference of the mature T-cell theory is the clonality of MF with respect to all rearranged T-cell receptor (TCR) genes. Here, we used a whole-exome sequencing approach to detect and quantify TCR-α, β, and γ clonotypes in tumor cell clusters microdissected from MF lesions. This method allowed us to calculate the tumor cell fraction of the sample and therefore an unequivocal identification of the TCR clonotypes as neoplastic. Analysis of TCR sequences from 29 patients with MF stage I to IV proved the existence of multiple T-cell clones within the tumor cell fraction, with a considerable variation between patients and between lesions from the same patient (median, 11 clones; range, 2-80 clones/sample). We have also detected multiple neoplastic clones in the peripheral blood in all examined patients. Based on these findings, we propose that circulating neoplastic T-cell clones continuously replenish the lesions of MF, thus increasing their heterogeneity by a mechanism analogous to the consecutive tumor seeding. We hypothesize that circulating neoplastic clones might be a promising target for therapy and could be exploited as a potential biomarker in MF.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».