Single Cell Phenotypic Profiling of 27 DLBCL Cases Reveals Marked Intertumoral and Intratumoral Heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) is the most common histologic subtype of non-Hodgkin lymphoma and is notorious for its clinical heterogeneity. Patient outcomes can be predicted by cell-of-origin (COO) classification, demonstrating that the underlying transcriptional signature of malignant B-cells informs biological behavior in the context of standard combination chemotherapy regimens. In the current study, we used mass cytometry (CyTOF) to examine tumor phenotypes at the protein level with single cell resolution in a collection of 27 diagnostic DLBCL biopsy specimens from treatment naïve patients. We found that malignant B-cells from each patient occupied unique regions in 37-dimensional phenotypic space with no apparent clustering of samples into discrete subtypes. Interestingly, variable MHC class II expression was found to be the greatest contributor to phenotypic diversity. Within individual tumors, a subset of cases showed multiple phenotypic subpopulations, and in one case, we were able to demonstrate direct correspondence between protein-level phenotypic subsets and DNA mutation-defined subclones. In summary, CyTOF analysis can resolve both intertumoral and intratumoral heterogeneity among primary samples and reveals that each case of DLBCL is unique and may be comprised of multiple, genetically distinct subclones. © 2019 International Society for Advancement of Cytometry.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».