Reproducing the molecular subclassification of peripheral T-cell lymphoma–NOS by immunohistochemistry
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral T-cell lymphoma (PTCL) is a heterogeneous group of mature T-cell malignancies; approximately one-third of cases are designated as PTCL-not otherwise specified (PTCL-NOS). Using gene-expression profiling (GEP), we have previously defined 2 major molecular subtypes of PTCL-NOS, PTCL-GATA3 and PTCL-TBX21, which have distinct biological differences in oncogenic pathways and prognosis. In the current study, we generated an immunohistochemistry (IHC) algorithm to identify the 2 subtypes in paraffin tissue using antibodies to key transcriptional factors (GATA3 and TBX21) and their target proteins (CCR4 and CXCR3). In a training cohort of 49 cases of PTCL-NOS with corresponding GEP data, the 2 subtypes identified by the IHC algorithm matched the GEP results with high sensitivity (85%) and showed a significant difference in overall survival (OS) (P = .03). The IHC algorithm classification showed high interobserver reproducibility among pathologists and was validated in a second PTCL-NOS cohort (n = 124), where a significant difference in OS between the PTCL-GATA3 and PTCL-TBX21 subtypes was confirmed (P = .003). In multivariate analysis, a high International Prognostic Index score (3-5) and the PTCL-GATA3 subtype identified by IHC were independent adverse predictors of OS (P = .0015). Additionally, the 2 IHC-defined subtypes were significantly associated with distinct morphological features (P < .001), and there was a significant enrichment of an activated CD8+ cytotoxic phenotype in the PTCL-TBX21 subtype (P = .03). The IHC algorithm will aid in identifying the 2 subtypes in clinical practice, which will aid the future clinical management of patients and facilitate risk stratification in clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».