Data from A New Immunostain Algorithm Classifies Diffuse Large B-Cell Lymphoma into Molecular Subtypes with High Accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Hans and coworkers previously developed an immunohistochemical algorithm with ∼80% concordance with the gene expression profiling (GEP) classification of diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) into the germinal center B-cell–like (GCB) and activated B-cell–like (ABC) subtypes. Since then, new antibodies specific to germinal center B-cells have been developed, which might improve the performance of an immunostain algorithm. Experimental Design: We studied 84 cases of cyclophosphamide-doxorubicin-vincristine-prednisone (CHOP)–treated DLBCL (47 GCB, 37 ABC) with GCET1, CD10, BCL6, MUM1, FOXP1, BCL2, MTA3, and cyclin D2 immunostains, and compared different combinations of the immunostaining results with the GEP classification. A perturbation analysis was also applied to eliminate the possible effects of interobserver or intraobserver variations. A separate set of 63 DLBCL cases treated with rituximab plus CHOP (37 GCB, 26 ABC) was used to validate the new algorithm. Results: A new algorithm using GCET1, CD10, BCL6, MUM1, and FOXP1 was derived that closely approximated the GEP classification with 93% concordance. Perturbation analysis indicated that the algorithm was robust within the range of observer variance. The new algorithm predicted 3-year overall survival of the validation set [GCB (87%) versus ABC (44%); P < 0.001], simulating the predictive power of the GEP classification. For a group of seven primary mediastinal large B-cell lymphoma, the new algorithm is a better prognostic classifier (all “GCB”) than the Hans' algorithm (two GCB, five non-GCB). Conclusion: Our new algorithm is significantly more accurate than the Hans' algorithm and will facilitate risk stratification of DLBCL patients and future DLBCL research using archival materials. (Clin Cancer Res 2009;15(17):5494–502)
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».