Prediction of Survival In Diffuse Large B-Cell Lymphoma Based On the Expression of Two Genes Reflecting Tumor and Microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abstract 2006 Background: Several gene expression signatures predict survival in diffuse large B cell lymphoma (DLBCL), but the lack of practical methods for genome scale analysis has limited translation to clinical practice. Methods: We examined the power of individual genes to predict survival across different therapeutic eras. In studying 787 patients with DLBCL, we built and validated a simple model employing one gene expressed by tumor cells and another expressed by host immune cells, assessing added prognostic value to the clinical International Prognostic Index (IPI). We validated models in an independent cohort using diagnostic formalin-fixed specimens. Results: We verified expression of LMO2 as an independent predictor of survival and ‘Germinal Center B-cell’ subtype. We identified expression of TNFRSF9 from the tumor microenvironment, as the best in bivariate combination with LMO2. We studied distribution of TNFRSF9 tissue expression in 95 patients. A model integrating these two genes (TGS) was independent of ‘cell of origin’ classification, ‘stromal signatures’, IPI, and added to the predictive power of the IPI. This bivariate model and a composite score integrating the IPI (TGS-IPI) performed well in three independent cohorts of 545 previously described patients. Both models robustly stratified outcomes in a simple assay of routine specimens from 147 newly diagnosed patients as depicted. Conclusion: Measurement of a single gene expressed by tumor cells (LMO2) and a single gene expressed by the immune microenvironment (TNFRSF9) powerfully predicts overall survival in patients with DLBCL. A simple test integrating these two genes with the IPI can readily be used to select patients of different risk groups for clinical trials. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».