Mutational landscape of gray zone lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
The mutational landscape of gray zone lymphoma (GZL) has not yet been established, and differences from related entities are largely unknown. Here, we studied coding sequence mutations of 50 Epstein-Barr virus (EBV)-negative GZLs and 20 polymorphic EBV+ diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) not otherwise specified (poly-EBV-L) in comparison with classical Hodgkin lymphoma (cHL), primary mediastinal large B-cell lymphoma (PMBCL), and DLBCL. Exomes of 21 GZL and 7 poly-EBV-L cases, along with paired constitutional DNA, were analyzed as a discovery cohort, followed by targeted sequencing of 217 genes in an extension cohort of 29 GZL and 13 poly-EBV-L cases. GZL cases with thymic niche involvement (anterior mediastinal mass) exhibited a mutation profile closely resembling cHL and PMBCL, with SOCS1 (45%), B2M (45%), TNFAIP3 (35%), GNA13 (35%), LRRN3 (32%), and NFKBIA (29%) being the most recurrently mutated genes. In contrast, GZL cases without thymic niche involvement (n = 18) had a significantly distinct pattern that was enriched in mutations related to apoptosis defects (TP53 [39%], BCL2 [28%], BIRC6 [22%]) and depleted in GNA13, XPO1, or NF-κB signaling pathway mutations (TNFAIP3, NFKBIE, IKBKB, NFKBIA). They also exhibited more BCL2/BCL6 rearrangements compared with thymic GZL. Poly-EBV-L cases presented a distinct mutational profile, including STAT3 mutations and a significantly lower coding mutation load in comparison with EBV- GZL. Our study highlights characteristic mutational patterns in GZL associated with presentation in the thymic niche, suggesting a common cell of origin and disease evolution overlapping with related anterior mediastinal lymphomas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».