Double-hit Signature with <i>TP53</i> Abnormalities Predicts Poor Survival in Patients with Germinal Center Type Diffuse Large B-cell Lymphoma Treated with R-CHOP
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: We performed detailed genomic analysis on 87 cases of de novo diffuse large B-cell lymphoma of germinal center type (GCB DLBCL) to identify characteristics that are associated with survival in those treated with R-CHOP (rituximab, cyclophosphamide, doxorubicin, vincristine, and prednisone). Experimental Design: The cases were extensively characterized by combining the results of IHC, cell-of-origin gene expression profiling (GEP; NanoString), double-hit GEP (DLBCL90), FISH cytogenetic analysis for double/triple-hit lymphoma, copy-number analysis, and targeted deep sequencing using a custom mutation panel of 334 genes. Results: We identified four distinct biologic subgroups with different survivals, and with similarities to the genomic classifications from two large retrospective studies of DLBCL. Patients with the double-hit signature, but no abnormalities of TP53, and those lacking EZH2 mutation and/or BCL2 translocation, had an excellent prognosis. However, patients with an EZB-like profile had an intermediate prognosis, whereas those with TP53 inactivation combined with the double-hit signature had an extremely poor prognosis. This latter finding was validated using two independent cohorts. Conclusions: We propose a practical schema to use genomic variables to risk-stratify patients with GCB DLBCL. This schema provides a promising new approach to identify high-risk patients for new and innovative therapies.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».