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Enregistrement W3106693055 · doi:10.1158/2643-3249.lymphoma20-ia08

Abstract IA08: The role of gene expression in the classification of aggressive B-cell lymphoma

2020· article· en· W3106693055 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBlood Cancer Discovery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BC
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffuse large B-cell lymphomaLymphomaGene expression profilingB cellImmunophenotypingComputational biologyFollicular lymphomaCancer researchOncologyBiologyMedicineGeneInternal medicineImmunologyGene expressionGeneticsAntigenAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aggressive B-cell lymphomas collectively make up half of all lymphoma diagnoses. The current classification system, the 2017 revision of the WHO 4th edition, assigns these tumors into groups based on morphology, immunophenotype, site of disease, and the presence of recurrent chromosomal rearrangements. Accurate and reproducible diagnosis is required for selection of optimal treatment, prognostication, and ongoing basic research and clinical trials aimed at improving outcomes. Ideally, the taxonomy would continue to evolve towards further defining homogeneous groups of tumors sharing targetable biology. Gene expression (GE) profiling of tumors supports the biologic validity of the entities in the current classification and, along with genomic sequencing, is driving the identification of new lymphoma subtypes. In the mid-2000s GE profiling studies identified specific signatures that distinguish aggressive B-cell entities from each other—namely, primary mediastinal large B-cell lymphoma (PMBL) from diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) and Burkitt lymphoma (BL) from DLBCL. The increasingly divergent treatment of these entities makes reliable diagnosis important. Prior to those studies, GE profiling identified 2 distinct subtypes of DLBCL. This binary division of DLBCL into the cell-of-origin groups of germinal center B-cell-like (GCB) and activated B-cell-like (ABC) has been foundational to our understanding of the pathology of DLBCL. However, recent failure of clinical trials to improve outcomes by adding targeted agents to R-CHOP in upfront treatment of ABC-DLBCL highlights that this binary division may not be sufficiently granular to support precision medicine. These signatures have been translated onto tractable technology platforms, including nuclease protection assay, RT-MLPA, and NanoString, allowing potential integration into diagnostic workflows. More recently, GE signatures have been described that identify distinct molecular subtypes within GCB-DLBCL. Working from the standpoint of tumors that have GE profiles sitting between BL and DLBCL (the “molecular high grade” signature [MHG]) or the GE signature of tumors with rearrangement of MYC and BCL2 (the “double hit” signature [DHITsig]), a sizeable group of GCB-DLBCL can be identified with poor prognosis. Finally, a group of DLBCL without mediastinal involvement have been shown to display the PMBL GE signature. These tumors share perturbation of the hallmark pathways of PMBL but arrive at this biology through different genetic mechanisms. These subtypes map onto, and complement, the newly minted genetics-based classifications of DLBCL. In order to arrive at a tractable unified molecular classification for aggressive B-cell lymphoma, ongoing efforts are needed to integrate GE and genetic aberrations across the disease spectrum. Such a classification framework holds the promise of improved diagnostic accuracy and reliability while providing the foundation for improving patient outcomes through precision medicine. Citation Format: David W. Scott. The role of gene expression in the classification of aggressive B-cell lymphoma [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Meeting: Advances in Malignant Lymphoma; 2020 Aug 17-19. Philadelphia (PA): AACR; Blood Cancer Discov 2020;1(3_Suppl):Abstract nr IA08.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · 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