A low lymphocyte‐to‐monocyte ratio (LMR) predicts PFS, POD24 and OS in previously untreated, high tumor burden follicular lymphoma (FL): an analysis from the RELEVANCE trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The peripheral blood LMR has been postulated as an accessible piece of information about the composition of the tumor microenvironment. In a single-center, retrospective, unselected cohort of FL, a low LMR was shown to be associated with an older age and higher tumor burden and to predict for a shorter progression-free and overall survival (PFS, OS) and a higher risk of histological transformation and second primary malignancies (Mozas, Leuk & Lymph, 2020). We explored the impact of the LMR in patients included in the phase III RELEVANCE trial (Morschhauser, NEJM, 2018 and JCO, 2022), which compared rituximab-chemotherapy (R-chemo) with rituximab-lenalidomide (R2) in patients with previously untreated, high tumor burden FL. Methods: Xtile and the maxstat package of R software were used to find the best LMR cutoff based on PFS data and then validated using a truncated power basis spline method. Baseline characteristics, PFS per investigator assessment, early relapse (POD24) and OS were compared between LMR risk groups. Multivariable Cox regression models including the FLIPI score and the treatment arm were built for survival analyses and uni/multivariable logistic regression was used for POD24 analysis. Results: Among the 1030 patients included in the RELEVANCE study, 1018 had LMR data available. The median LMR was 2.5 (range, 0–93) and a LMR cutoff of 2 was found to best predict PFS. Patients with a LMR ≤2 (n = 372, 37%) were older and displayed higher-risk features (Figure A). In the global cohort, a LMR ≤2 was predictive of a shorter PFS (HR = 1.39 Figure B and C) and OS (HR = 1.44), but its negative impact in the multivariable model remained statistically significant solely for PFS (HR for LMR = 1.31). Likewise, a LMR ≤2 was associated with a higher risk of POD24 (univariable OR = 1.84; multivariable OR = 1.71). No significant interaction was observed in the PFS analysis between treatment arms and the LMR, despite the fact that the LMR was significantly associated to PFS only in the R-chemo arm (P = 0.001) and not in the R2 arm (P = 0.08). The research was funded by: The RELEVANCE trial was supported by Celgene, a Bristol Myers Squibb Company, and the Lymphoma Academic Research Organisation (LYSARC). Keywords: Diagnostic and Prognostic Biomarkers, Indolent non-Hodgkin lymphoma, Targeting the Tumor Microenvironment Conflicts of interests pertinent to the abstract. A. Martín García-Sancho Other remuneration: Janssen, Roche, BMS, Kyowa Kirin, Clinigen, Eusa Pharma, Novartis, Gilead/Kite, Incyte, Lilly, Takeda, ADC Therapeutics America, Miltenyi, Ideogen, Abbvie P. Abrisqueta Consultant or advisory role: Janssen, Roche, Abbvie, BMS, Astrazeneca, Gilead, Beigene Honoraria: Janssen, Roche, Abbvie, BMS, Astrazeneca, Gilead Educational grants: Janssen, Abbvie, Roche M. Crump Other remuneration: Kyte/Gilead, Novartis F. Morschhauser Consultant or advisory role: Roche, Gilead, Genmab, Novartis, Abbvie Honoraria: Chugai (scientific lectures)
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».