Retrospective Study of CD20 Expression Loss in Relapsed or Refractory B-Cell Non-Hodgkin Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Background: CD20-targeted therapies are widely used in the management of B-cell lymphomas. Re-treatment with CD20-directed agents is common; however, previous research has demonstrated loss of CD20 expression at relapse in a subset of patients. Methods: In this single-center retrospective cohort of 243 patients, CD20 analysis was performed by immunohistochemistry (IHC) and/or flow cytometry at diagnosis and at relapse if a biopsy was performed. Results: Of 109 patients with relapsed or refractory B-cell lymphoma, 59 patients with CD20-positive lymphoma at diagnosis underwent a biopsy at relapse for a total of 76 biopsies across all relapses. The rate of partial or complete CD20 expression loss was 11.9% (four patients with partial loss, three patients with complete loss). There were four cases of CD20 loss at first relapse (three IHC, one flow cytometry), two at second relapse (one IHC, one IHC and flow cytometry), and one at fifth relapse (IHC and flow cytometry). CD20 antigen escape was observed in marginal zone lymphoma, follicular lymphoma, and diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL). All patients with CD20 expression loss previously received rituximab. Among patients with CD20 antigen escape, 85.7% had stage IV disease, and median overall survival after CD20 loss was 4 months. In the group of five patients with indolent lymphoma and CD20 expression loss, three patients (60%) had concurrent transformation to high-grade lymphoma. Conclusions: This study, which reinforces the importance of repeating a biopsy at relapse before implementing CD20-directed therapy, is particularly relevant given the widespread use of rituximab along with the emerging significance of CD20-targeted bispecific antibodies in the management of B-cell lymphomas.
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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) | 0,001 | 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 ».