BCL2 Expression in First-Line Diffuse Large B-Cell Lymphoma Identifies a Patient Population With Poor Prognosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The prognostic value of B-cell lymphoma 2 (BCL2) expression in de novo diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) treated with immunochemotherapy is of interest to define a target patient population for clinical development of BCL2 inhibitors. We aimed to develop a reproducible immunohistochemistry algorithm and assay to determine BCL2 protein expression and assess the prognostic value of BCL2 in newly diagnosed DLBCL cohorts. PATIENTS AND METHODS: The prospectively defined algorithm incorporated BCL2 staining intensity and percentage of BCL2-positive cells. Functionally relevant cutoffs were based on the sensitivity of lymphoma cell lines to venetoclax. This assay was highly reproducible across laboratories. The prognostic impact of BCL2 expression was assessed in DLBCL patients from the phase 3 MAIN (n = 230) and GOYA (n = 366) trials, and a population-based registry (n = 310). RESULTS: Approximately 50% of tumors were BCL2 positive, with a higher frequency in high International Prognostic Index (IPI) and activated B-cell-like DLBCL subgroups. BCL2 expression was associated with poorer progression-free survival in the MAIN study (hazard ratio [HR], 1.66; 95% confidence interval [CI], 0.81-3.40; multivariate Cox regression adjusted for IPI and cell of origin). This trend was confirmed in the GOYA and registry cohorts in adjusted multivariate analyses (GOYA: HR, 1.72; 95% CI, 1.05-2.82; registry: HR, 1.89; 95% CI, 1.29-2.78). Patients with BCL2 immunohistochemistry-positive and IPI-high disease had the poorest prognosis: 3-year progression-free survival rates were 51% (GOYA) and 37% (registry). CONCLUSION: Findings support use of our BCL2 immunohistochemistry scoring system and assay to select patients with BCL2-positive tumors for future studies.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».