Molecular Biomarkers in Prediction of High-Grade Transformation and Outcome in Patients with Follicular Lymphoma: A Comprehensive Systemic Review
Notice bibliographique
Résumé
translocation. The malignancy represents a clinically and biologically highly heterogeneous disease. Most patients have favorable prognoses; however, despite therapeutic advancements, the disease remains incurable, with recurrent relapses or early disease progression. Moreover, transformation to an aggressive histology, most often diffuse large-B-cell lymphoma, remains a critical event in the disease course, which is associated with poor outcomes. Understanding the individual patient's risk of transformation remains challenging, which has motivated much research on novel biomarkers within the past four decades. This review systematically assessed the research on molecular biomarkers in FL transformation and outcome. Following the PRISMA guidelines for systemic reviews, the PubMed database was searched for English articles published from January 1984 through September 2024, yielding 6769 results. The identified publications were carefully screened and reviewed, of which 283 original papers met the inclusion criteria. The included studies focused on investigating molecular biomarkers as predictors of transformation or as prognostic markers of time-related endpoints (survival, progression, etc.). The effects of each biomarker were categorized based on their impact on prognosis or risk of transformation as none, favorable, or inferior. The biomarkers included genetic abnormalities, gene expression, microRNAs, markers of B cells/FL tumor cells, markers of the tumor microenvironment, and soluble biomarkers. This comprehensive review provides an overview of the research conducted in the past four decades, underscoring the persistent challenge in risk anticipation of FL patients.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| 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 ».