Molecular Determinants of Clinical Outcomes In a Real-World Diffuse Large B-cell Lymphoma Population
Notice bibliographique
Résumé
Molecular heterogeneity of diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) underlies the variable outcomes achieved with immunochemotherapy. However, outcomes of gene expression profiling (GEP)-defined molecular subgroups in a real-world DLBCL population remain unknown. Here we examined the prevalence and outcomes of molecular subgroups in an unselected population of 1149 patients with de novo DLBCL in British Columbia, Canada. Evaluable biopsies were profiled by fluorescence in situ hybridization (FISH), immunohistochemistry, and digital GEP to assign cell-of-origin and the so-called "double-hit signature" (DHITsig)-a signature originally described as being characteristic for high-grade B-cell lymphoma with MYC and BCL2 rearrangements (HGBCL-DH-BCL2). DHITsig was expressed in 21% of 431 germinal center B-cell-like (GCB)-DLBCL and all 55 Burkitt lymphomas examined. Reflecting this latter finding, DHITsig has been renamed the "dark zone signature" (DZsig). DZsigpos-DLBCL, non-DZsigpos GCB-DLBCL and activated B-cell-like (ABC)-DLBCL were associated with a 2 year overall survival of 57%, 89%, and 71%, respectively. 62% of DZsigpos tumors were negative for HGBCL-DH-BCL2 by FISH, but were associated with outcomes similar to HGBCL-DH-BCL2. A small group of HGBCL-DH-BCL2 that lacked DZsig expression had different molecular features compared with DZsig-expressing HGBCL-DH-BCL2 and were associated with favorable outcomes comparable to DLBCL, not otherwise specified. DZsigpos and ABC-DLBCL had a shorter diagnosis-to-treatment interval (DTI) than GCB-DLBCL, with this metric being associated with outcome. In conclusion, DZsig expression extends beyond HGBCL-DH-BCL2 and captures a poor-prognosis DLBCL subgroup with short DTI, including patients unidentifiable by routine FISH testing, that should be considered for treatment intensification or novel therapies in prospective trials.
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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) | 0,001 | 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 ».