MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4389243209 · doi:10.1182/blood-2023-186969

Gene Expression Profiling Reveals Two Overarching Types of Anaplastic Large Cell Lymphoma with Distinct Targetable Biology: An L.L.M.P.P. Study

2023· article· en· W4389243209 sur OpenAlexaff
Andrew L. Feldman, Surendra Dasari, Lisa M. Rimsza, David W. Scott, Naoki Oishi, Catalina Amador, Elı́as Campo, Wing C. Chan, James R. Cook, Jan Delabie, Pedro Farinha, Kai Fu, Timothy C. Greiner, Giorgio Inghirami, Javeed Iqbal, Elaine S. Jaffe, Sarah L. Ondrejka, German Ott, Stefania Pittaluga, Philipp W. Raess, Andreas Rosenwald, Kerry J. Savage, Graham W. Slack, Susan L. Slager, Joo Y. Song, Louis M. Staudt, George W. Wright, Hao‐Wei Wang, Yu Zeng, Tadashi Yoshino, Xiaojun Wu, Ryan A. Wilcox, Xueju Wang, Akira Satou, Anamarija M. Perry, Roberto N. Miranda, L. Jeffrey Medeiros, Matthew J. Maurer, Eric Mou, Young Hyeh Ko, Kennosuke Karube, Brad S. Kahl, Liuyan Jiang, David L. Jaye, Laurence de Leval, Weina Chen, Jennifer R. Chapman‐Fredricks, James R. Cerhan, Carlos Barrionuevo, Stephen M. Ansell, Ahmed Aljudi

Notice bibliographique

RevueBlood · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of TorontoSpinal Cord Injury BC
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnaplastic large-cell lymphomaBiologyGene expression profilingCancer researchSubtypingFluorescence in situ hybridizationLymphomaGeneticsGeneGene expressionImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Anaplastic large cell lymphomas (ALCLs) are CD30-positive T-cell lymphomas that share pathologic features but differ in clinical presentation, outcome, and molecular features. The World Health Organization (WHO) and International Consensus Classification (ICC) classify ALCLs by presence or absence of ALK rearrangements (R) and clinical presentation (systemic, cutaneous [c], or breast implant-associated [BIA]). ICC, but not WHO, recognizes DUSP22-R as defining a new genetic subtype of ALK- ALCL. The classifications otherwise do not reflect additional molecular heterogeneity in genetics (e.g., TP63-R) or therapeutic vulnerabilities (e.g., JAK-STAT3 pathway activation). Methods: ALCLs (N=689) underwent expert consensus review (WHO/ICC) through the Lymphoma/Leukemia Molecular Profiling Project (LLMPP). All cases also underwent genetic subtyping (ALK, DUSP22, TP63, and triple-negative [TN]) using fluorescence in situ hybridization (FISH) and immunohistochemistry (IHC), as well as IHC for phospho-STAT3 Tyr705 (pSTAT3). RNAseq was performed and evaluable in 393 cases; the remaining cases had insufficient tissue, tumor content, RNA yield or quality, and/or sequencing data quality. Sequenced and non-sequenced sub-cohorts had similar demographics and subtype distribution. Results: Unsupervised gene expression profiling (GEP) identified 2 main molecular types of ALCL. Type I ALCLs predominantly included ALK+ ALCLs, BIA-ALCLs, and a subset of TN ALCLs (designated TN-I), whereas Type II ALCLs predominantly included ALCLs with DUSP22-R, TP63-R, or both (double-hit; DH), and the remaining TN ALCLs (TN-II). Type I ALCLs were strongly associated with pSTAT3 expression (74.2±26.4% positive malignant cells vs 9.9±22.7% for Type II; P<0.0001). An independently derived pSTAT3 staining threshold of 30% assigned Type I vs II with 91% accuracy. A third cluster of ALCLs, mostly cALCL, showed an epithelial GEP signature rather than a lymphoma signature; these cases were assigned to Types I or II based on pSTAT3 IHC. Distinct sub-signatures were identified for ALK+, DUSP22-R, TP63-R, and BIA ALCL (Fig. 1), but not ALK- ALCL or cALCL. Gene set enrichment analysis showed Type I ALCLs to be enriched for JAK-STAT3 signaling genes (normalized enrichment score [NES], 2.22; FDR<0.0001) and related pathways, such as TNFα-NFκB signaling (NES, 2.21; FDR<0.0001). In contrast, Type II ALCLs were enriched for cell cycle, DNA repair, epigenetic, and metabolic pathway genes, but not for major tyrosine kinase-mediated signaling pathway genes. Enriched epigenetic pathways included chromatin modifying enzymes (NES, -1.86; FDR=0.002) and histone methylation (NES, -1.71; FDR=0.002). EZH2 was the most overexpressed gene in Type II ALCLs (fold-change, 7.74; FDR=8.84×10 -306). At the protein level, EZH2 IHC H-scores were 275±45 in Type II and 168±70 in Type I ALCLs (P<0.0001); H3K27me3 H-scores were 170±81 and 76±63, respectively (P<0.001). The top metabolic gene set involved cholesterol biosynthesis (NES, -1.88; FDR=0.002). Overall survival (OS) data were available in 257 systemic ALCL patients (145 sequenced and 112 non-sequenced; cALCL and BIA-ALCL were excluded). Non-sequenced TN ALCLs were assigned to TN-I or TN-II using pSTAT3 IHC. The results supported earlier data indicating favorable prognosis of DUSP22-R ALCL (5 y OS, 95%) and ALK+ ALCL (87%), intermediate prognosis of TN ALCL (TN-I, 52% and TN-II, 38%; P=NS), and poor prognosis of TP63-R/DH ALCL (0%)(P<0.0001; Fig. 2). Conclusions: Two overarching molecular types of ALCL exist, predominantly associated with the presence (Type I) or absence (Type II) of the JAK-STAT3 signaling program. Distinct GEP signatures exist for ALK+ ALCL and BIA-ALCL (predominantly Type I), and DUSP22-R ALCL and TP63-R ALCL (predominantly Type II). TN ALCLs lacking ALK-R, DUSP22-R, and TP63-R can be stratified into TN-I and TN-II subtypes. pSTAT3 IHC has >90% accuracy as a surrogate for GEP-based subtyping. ALK- ALCL and cALCL cluster by molecular subtype rather than by defining GEP signatures. Type II ALCLs are enriched for targetable epigenetic and metabolic pathways, including EZH2/histone methylation and cholesterol biosynthesis. This molecular classification is diagnostically, prognostically, and potentially therapeutically relevant, and can be applied using FISH and IHC in routine practice and in the clinical trial setting.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBlood→Même sujetLymphoma Diagnosis and Treatment→Travaux en français237 207→