MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2988733311 · doi:10.1182/blood-2019-124559

3D Telomeric Fingerprint of Advanced Cutaneous T-Cell Lymphoma

2019· article· en· W2988733311 sur OpenAlexaff
Marc Bienz, Cheryl Taylor‐Kashton, Naciba Benlimame, Tina Petrogiannis‐Haliotis, Kevin Pehr, Sabine Mai, Hans Knecht

Notice bibliographique

RevueBlood · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous lymphoproliferative disorders research
Établissements canadiensResearch Institute in Oncology and HematologyUniversity of ManitobaMcGill UniversityCancerCare ManitobaJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMycosis fungoidesCD30TelomereMalignancyFluorescence in situ hybridizationCutaneous T-cell lymphomaPathologyBiologyMedicineLymphomaCancer researchGeneticsDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Cutaneous T-cell lymphomas (CTCLs) are characterized by dermal and epidermal infiltration of skin homing clonal CD4+ memory T-cells. Little is known about the oncogenic events driving either the progression of skin-limited disease such as Mycosis Fungoides (MF) to a leukemic form or Sézary Syndrome (SS), and there are no histologic means to predict evolution. Genetic instability is a hallmark of malignancy progression and telomere remodeling has been shown to play a role in the progression of hematological malignancies. Thus, the aim of this study is to characterize the three-dimensional (3D) telomeric organization in early and advanced CTCLs. Methods We performed 3D telomeric quantitative fluorescent in situ hybridization (3D Telo-Q-FISH) of 5mm skin tissue slides of 10 patients with MF and SS and of CD4+ lymphocytes of 3 healthy controls (Figure 1). Using the program TeloView (Vermolen et al., 2005), the proportion of telomeres of low intensity (TLI) (<5000 u), the nuclear volume and the total number of telomeric signals per cell were calculated. Patients were stratified based on CD30 expression (CD30 high, n=3 versus CD30 low, n=7) and clinical stage (early stages I-IIA, n=6 versus advanced stages IIB-IV, n=4). Results TLI represented 27% of telomeres in CTCL cells compared to 16% in control lymphocytes (p<0.0001). The highest proportion of TLIs was found in tumors CD30 high (34%), compared to 22% in tumors CD30 low (p<0.0001). Similar findings were observed when stratifying for advanced and early clinical stages (30% vs 24%, p<0.0001). Nuclear volume and total number of telomeric signals increased in CTCL cells expressing CD30 (both p<0.0001), and in CTCL cells associated with advanced clinical stages (p=0.0021 and p=0.001, respectively). However, as expected, nuclear volume and total number of telomeric signals were higher in control cells compared to CTCL cells (both p<0.0001). Conclusion We report clear evidence that CTCLs with either CD30 expression or advanced clinical stage are associated with loss of telomeres and telomeric signal intensity. These very small telomeres, termed 't-stumps', are a hallmark feature in many tumor cells. Analysis of the nuclear volume and total number of telomeric signals suggest that CTCL cells undergo in a first step telomere shortening and loss compared to healthy controls. In a second step further telomeric shortening associated with chromosomal rearrangements and bridge-breakage-fusion cycles may be involved in the progression of CTCL. Disclosures Pehr: Merck: Consultancy, Other: Clinical research on Alzheimers Drug; Eli Lilly: Consultancy, Other: Clinical research on Alzheimers Drug; galderma: Consultancy, Other: tactupump Forte; Actelion: Consultancy; valeant: Consultancy; CeraVe: Consultancy; Janssen-Cilag: Other: Train the trainer.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBloodMême sujetCutaneous lymphoproliferative disorders researchTravaux en français237 207