Pathobiology of nodal peripheral T-cell lymphomas: current understanding and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Predominantly nodal is the most common clinical presentation of peripheral T- (and NK-) cell lymphomas (PTCL), which comprise three main groups of diseases: (i) systemic anaplastic large cell lymphomas (ALCL), whether positive or negative for anaplastic lymphoma kinase (ALK); (ii) follicular helper T-cell lymphomas (TFHL); and (iii) PTCL, not otherwise specified (NOS). Recent advances in the genomic and molecular characterization of PTCL, with enhanced understanding of pathobiology, have translated into significant updates in the latest 2022 classifications of lymphomas. ALK-negative ALCL is now recognized to be genetically heterogeneous, with identification of DUSP22 rearrangements in approximately 20-30% of cases, correlated with distinctive pathological and biological features. The notion of cell-of-origin as an important determinant of the classification of nodal PTCL is best exemplified by TFHL, considered as one disease or a group of related entities, sharing oncogenic pathways with frequent recurrent epigenetic mutations as well as a relationship to clonal hematopoiesis. Data are emerging to support that a similar cell-of-origin concept might be relevant to characterize meaningful subgroups within PTCL, NOS, based on cytotoxic and/or Th1 versus Th2 signatures. The small group of primary nodal Epstein-Barr virus-positive lymphomas of T- or NK-cell derivation, formerly considered PTCL, NOS, is now classified separately, due to distinctive features, and notably an aggressive course. This review summarizes current knowledge of the pathology and biology of nodal-based PTCL entities, with an emphasis on recent findings and underlying oncogenic mechanisms.
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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) | 0,002 | 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 ».