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Enregistrement W3215055844 · doi:10.1182/blood-2021-144892

Transformation of Follicular Lymphoma into Primary Mediastinal B-Cell Lymphoma-like Large B-Cell Lymphoma

2021· article· en· W3215055844 sur OpenAlexaff
Tristan Loveday, Gerben Duns, Lisa M. Rimsza, Karen L. Rech, James R. Cook, Ryan S. Robetorye, Allison Rosenthal, Colleen Ramsower, Tameson Yip, Catherine Mckinney, Steven H. Swerdlow, Shweta Bhavsar, Christian Steidl, Sarah E. Gibson

Notice bibliographique

RevueBlood · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BC
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBCL6CD30PathologyLymphomaFollicular lymphomaImmunophenotypingReed–Sternberg cellBiologyDiffuse large B-cell lymphomaAnaplastic large-cell lymphomaGerminal centerB cellMedicineImmunologyAntibodyFlow cytometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives: We identified a case of follicular lymphoma (FL) that transformed into a morphologic diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL), which by gene expression profiling showed a primary mediastinal (PMBL)-like gene expression profile (GEP) (Lymph3Cx; Blood 2018;132:2401-5). A search identified 4 additional transformed FL (tFL) cases with a PMBL-like GEP, which we further studied to determine how similar these tFLs were to classic cases of PMBL. Methods: The morphology and previously reported immunophenotype were reviewed, and CD30, CD23, MAL, CD273/PDL2, and CD200 immunohistochemical stains (IHC) were performed. Whole exome sequencing (WES) and copy number analysis (CNA) to evaluate genes typically altered in FL and PMBL were performed. Results: None of the tFLs arose in the mediastinum or had a previous history of mediastinal disease. All cases showed typical centroblastic DLBCL cytology, with fine sclerosis typical of PMBL. 3/3 were GCB by the Hans IHC algorithm, 1/3 were MYC+, 3/3 BCL2+, 1/5 CD30+, 3/5 CD23+, 4/5 MAL+, 0/5 CD273/PDL2+, 1/5 CD200+, and 0/2 EBER+. Rearrangements of MYC, BCL2, or BCL6 were identified by FISH in 0/3, 1/3, and 2/3 cases, respectively. WES demonstrated sequence variants in genes associated with both FL (CREBBP [60%], KMT2D [40%], and TNFRSF14 [40%]) and PMBL (JAK-STAT pathway genes [80%], B2M [20%], and CD58 [20%]). 2 of the mutations identified in the tFLs have previously been shown to result in JAK-STAT activation (STAT6 p.E372K [PNAS 2016;113:13015-20] and SOCS1 p.F101L [Oncogene 2002;21:4351-62] identified in 1/5 cases each). CNA showed gains/amplification of REL in 3/5 cases, gains/amplification of STAT6 in 2/5, gains of large sections of chromosome 16, including IL4R, in 2/5, and both deletions and gains of 11q in 1/5. See Figure demonstrating the 5 cases on the Y-axis and the chromosomes on the X-axis. Conclusions: The tFLs in this small series seem to represent PMBL-like DLBCLs, rather than classic PMBLs, and have a blended pattern of immunophenotypic and genomic features between FL/DLBCL and PMBL. Although the cases express some PMBL-associated markers (CD23 and MAL), there is less frequent staining for others (CD30, CD273/PDL2, and CD200). The cases harbor both FL-associated and PMBL-associated sequence variants, including 40% with mutations known to activate the JAK-STAT pathway. This frequency of mutations in JAK-STAT pathway genes is higher than that seen in typical FL/DLBCL, but perhaps lower than in classic PMBL (Blood 2019;134:802-13). PMBL also frequently has gains/amplifications of 9p24.1, which was not seen in our cohort. However, gains/amplification of REL/2p, which is seen in approximately 50% of PMBL, was identified in 60% of the tFLs. The 11q aberration identified in 1 case would be unusual for PMBL, and is instead more commonly associated with a subset of aggressive lymphomas with Burkitt-like features (Haematologica 2019;104:1822-9). Recently, lymphomas with similar blended features between DLBCL and PMBL, which were not arising in the setting of tFL, have been reported (Duns G, et al. Blood 2021). Our study extends the types of biological transformations, in addition to more classic DLBCL, that can be seen in FL. These tFLs with blended PMBL-DLBCL biology may have implications for therapeutic decision making including targeted therapies used in PMBL. Figure 1 Figure 1. Disclosures Rimsza: NanoString Technologies: Other: Fee-for-service contract. Steidl: Curis Inc.: Consultancy; Trillium Therapeutics: Research Funding; Bayer: Consultancy; Epizyme: Research Funding; Seattle Genetics: Consultancy; AbbVie: Consultancy; Bristol-Myers Squibb: Research Funding.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeÉtude de cas
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
Publié2021
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