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Enregistrement W4379981685 · doi:10.1002/hon.3164_210

Biological and clinical relevance of CD79 protein and gene expression in diffuse large B‐cell lymphoma

2023· article· en· W4379981685 sur OpenAlexaff
Yasuto Naoi, Ryota Chijimatsu, Takahiro Urata, Kazutaka Sunami, Tamaki Imai, Yukifumi Nawa, Yasushi Hiramatsu, Kazuhiko Yamamoto, Soichiro Fujii, Isao Yoshida, Tomonori Yano, Kazuhiro Ikeuchi, Hiroki Kobayashi, Kazutoshi Tani, Yasuharu Sato, M. Boyle, Aixiang Jiang, Yoshinobu Maeda, David W. Scott, Daisuke Ennishi

Notice bibliographique

RevueHematological Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BCBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffuse large B-cell lymphomaLymphomaMedicineInternal medicineRituximabImmunohistochemistryOncologyGerminal centerHematologyPathologyAntibodyB cellImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: CD79B is a target of polatuzumab vedotin, an antibody–drug conjugate, which may improve the prognosis of both previously untreated and relapsed/refractory patients with diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL). However, the biological and clinical significance of CD79B protein and gene expression in DLBCL is largely unknown. Methods: We retrospectively analyzed de novo DLBCL patients, who were diagnosed and received rituximab-based immunochemotherapy from 2008 through 2018 in the Okayama Hematology Study Group from Japan. Immunohistochemistry (IHC) staining was performed using a CD79B antibody (AT107-2), and protein expression was assessed based on H-score according to a previous study (Sehn L et al. JCO 2020). We also performed gene expression profile-based cell-of-origin (COO) classification, including double-hit signature (DHITsig) which has been renamed to dark zone signature (DZsig) (Waleed A et al. Blood 2022), using the NanoString DLBCL90 assay. Results: CD79B IHC expression was evaluable in 602 cases. We idefined two groups according to median H-score of CD79B expression: CD79Bhigh and CD79Blow. The COO subtypes were assigned as follows: 308 patients (51%) with activated B-cell-like (ABC)-DLBCL, 196 (33%) with germinal center B-cell-like (GCB)-DLBCL, 32 (5%) with DZsig-pos DLBCL and 66 (11%) with unclassified (UNC). H-score of CD79B was the lowest in patients with ABC-DLBCL followed by GCB-DLBCL and DZsig-pos DLBCL in ascending order (Kruskal–Wallis test P < .00001; Figure A). Indeed, CD79Blow tumors were significantly enriched in ABC-DLBCL (57%) compared to GCB-DLBCL (40%) and DZsig-pos DLBCL (22%), respectively (both, P < .001). Consistently, using publicly available DLBCL datasets (Schmitz et al. NEJM 2018 and Ennishi et al. JCO 2019), we revealed that CD79B gene expression was the lowest in ABC-DLBCL compared to GCB- and DHITsig-DLBCL (Kruskal–Wallis test P = .01; Figure B and C). The association of CD79B expression with COO prompted us to evaluate CD79B expression in normal germinal center B cells. Notably single-cell transcriptomic analyses of six reactive lymphoid tissues from publicly available datasets revealed that the lowest expression of CD79B was found in plasmablasts followed by light zone B cells and dark zone B cells in ascending order (Kruskal–Wallis test P < .0001), supporting the differential expression of CD79Baccording to COO subtype. CD79Blow group had significantly shorter overall survival (OS) in the total DLBCL cohort (log-rank, P < .001) and within ABC-DLBCL (P = .001, Figure D and E). Moreover, CD79B protein expression was significantly associated with OS after adjusting for International Prognostic Index in the total cohort (Cox regression model; P< .001). Keywords: Aggressive B-cell non-Hodgkin lymphoma, Diagnostic and Prognostic Biomarkers Conflicts of interests pertinent to the abstract. K. Sunami Honoraria: Celgene, Sanofi, BMS, Ono, Janssen Research funding: Takeda, AbbVie, GSK, Chugai, Otsuka, MSD, Novartis, Astellas Amgen, Pfizer, Parexel, Kyowa Kirin, Symbio, Agios Y. Hiramatsu Honoraria: Chugai Pharmaceutical Co, Nippon Shinyaku Co, Bristol Myers Squibb, Sanofi K.K. I. Yoshida Honoraria: Kyowa Kirin, Chugai, Eisai, Jannsen, Nippon-shinyaku, Otsuka, Symbio, Takeda, Sumitomo Pharma, Meiji Research funding: Kyowa Kirin, Chugai Y. Maeda Research funding: Chugai, Nippon-shinyaku Other remuneration: Chugai, Eisai, Otsuka, Kyowa Kirin, Takeda D. W. Scott Consultant or advisory role: Abbvie, AstraZeneca, Janssen, Incyte Honoraria: AstraZeneca Research funding: Janssen, Roche/Genentech D. Ennishi Honoraria: Chugai, Eisai, Kyowa Kirin Research funding: Nipponshinyaku, Chugai

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
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