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Enregistrement W4411333827 · doi:10.1002/hon.70094_184

184 | GENOMIC PROFILING OF EXTRANODAL DISEASE IN PATIENTS WITH DIFFUSE LARGE B‐CELL LYMPHOMA: A COMBINED ANALYSIS OF POLARIX AND GOYA

2025· article· en· W4411333827 sur OpenAlexaff
Jennifer Kimberly Lue, F. Morschhauser, Hervé Tilly, Georg Lenz, Fabrice Jardin, Alex F. Herrera, Jeffrey P. Sharman, C. R. Flowers, Jonathan W. Friedberg, Marek Trněný, Charles Herbaux, M. Yan, Saibah Chohan, Matthew Sugidono, Lili Wang, Yizhou Jiang, Connie Lee Batlevi, Wing Leung, W. Harris, Gilles Salles, L. H. Sehn

Notice bibliographique

RevueHematological Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BCUniversity of British ColumbiaRoche (Canada)
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteGilead SciencesSeagenPfizer
Mots-clésLymphomaDiffuse large B-cell lymphomaMedicineProfiling (computer programming)DiseasePathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Next-generation sequencing (NGS) of cell-free DNA (cfDNA) is used for non-invasive molecular profiling of cancers.MSK-ACCESS Heme (Memorial Sloan Kettering-Analysis of Circulating cfDNA to Examine Somatic Status) is a cfDNA assay that employs unique molecular indexing and ultradeep sequencing to detect somatic alterations in 115 genes related to hematologic malignancies.We present the initial clinical experience with MSK-ACCESS HEME among patients (pts) with B-cell lymphoma.Methods: Patients diagnosed with B-cell lymphoma underwent prospective MSK-ACCESS Heme testing at initial diagnosis or progression of disease between January and July 2024.A subset of 40 pts had matched tissue-based NGS testing with the MSK-IMPACT 468 gene panel (Ptashkin RN, et al.Nat Commun. 2023).Results: A total of 60 pts were initially enrolled: 44 untreated at diagnosis and 16 at the time of disease progression.Samples were excluded if obtained after treatment initiation (n = 6) or if PET-CT showed no evidence of active disease (n = 5).Consequently, the mutational landscape was assessed in 49 pts: DLBCL (n = 11), FL (n = 13), HL (n = 10), MCL (n = 6), and other B-cell subtypes (n = 9).The mean coverage was 1100x (range: 320x-1911x).At least one mutation was detected in 47 of 49 cases (96%), with a median of 6 mutations per sample (range: 0-22).The most frequently mutated genes identified in plasma were KMT2D, TNFAIP3, CREBBP, TNFRSF14, SOCS1, STAT6, TP53, CARD11, and EP300.In the target regions with ACCESS and IMPACT overlapping, a total of 283 mutations were identified; 69% (n = 196) were detected by both assays, while 8% (n = 23) and 23% (n = 64) were uniquely identified by MSK-IMPACT tumor sequencing and MSK-ACCESS plasma sequencing, respectively.The MSK-ACCESS Heme assay demonstrated an 89.5% concordance rate in detecting mutations previously reported by MSK-IMPACT.Notably, HL and FL exhibited the highest proportion of mutations detected exclusively in plasma (50% and 23%, respectively).Interestingly, no mutations were detected in the five pts with localized disease whose primary tumor had been surgically removed.Conclusions: MSK-ACCESS Heme successfully identified somatic alterations with high concordance to tissue-based testing, demonstrating its potential as an alternative method for determining tumor mutational profile and genetic classification.This assay contributes to the development of personalized treatment strategies in the future, and its performance in monitoring pts during and after therapies will be assessed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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