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Enregistrement W4411356627 · doi:10.1002/hon.70094_422

422 | MOLECULAR FEATURES ENCODED IN THE DYNAMIC ctDNA MONITORING REVEAL PROGNOSTIC VALUE, DIFFERENT CLINICAL COURSES AND CLONE EVOLUTION FOR DIFFERENT GENETIC SUBTYPES OF DLBCL

2025· article· en· W4411356627 sur OpenAlexfundno aff
Jie Liang, Yao Wu, Wei Xu

Notice bibliographique

RevueHematological Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchJournal of Gastroenterology and Hepatology FoundationIncyteQuébec Consortium for Drug DiscoveryGilead Sciences
Mots-clésclone (Java method)Value (mathematics)Somatic evolution in cancerOncologyComputational biologyBiologyInternal medicineMedicineGeneticsComputer scienceGeneCancerMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The ctDNA-based minimal residual disease (MRD) status at the end of treatment (MRDend) has been demonstrated as even stronger prognostic marker in both clinical trial and the real-world population for DLBCL patients (pts). However, no data has been shown (i) The clinical course embedded in the different genetic subtypes of DLBCL, (ii) Clonal evolution possessed in serial tissue and plasma samples. Methods: We enrolled 164 DLBCL pts from our center undergoing first line (1L) therapy for ctDNA profiling at 2 pre-defined milestones (matched baseline and end of treatment (EOT) plasma samples) using a 475 gene lymphoma-specific sequencing panel which had been detailed decribed in our previous work (Jinhua Liang, Leukemia). By the last visit in December 2024, the median follow-up duration was 25.4 (range, 14.9−43.7) months. All pts received R-CHOP regimens. Results: Among the 164 pts, the median age was 57 years, 57.3% had stage III−IV disease and 42.1% had IPI scores 3−5. Among the 164 pts, 46 pts (28.1%) were defined as MRDend positivity (MRDend+) (Figure 1A). The LymphGen subtype classification according to plasma and tissue were shown in Figure 1B. The MRDend− ratio in different genetype was shown in Figure 1C. EOT-MRD status is associated with worse PFS and OS (p < 0.001). Among the EOT-CR patients (N = 131), MRDend+ pts had trend towards worse PFS (p = 0.069) (Figure 1D-E). After analyzing the disease course of all pts according to the genetic subtypes, we found that the clinical problem for TP53 disruption pts is primary refractory, rather than relapse. However, MCD subtype that has poor prognosis because of a persistent high risk of relapse despite reaching CR while the clinical problem for BN2 pts is primary refractory and high rate of relapse (Figure 1F). MRDend negativity was unstable and prone to relapse for BN2 and MCD subtype patients (Figure 1G). The EOT top gene alterations (GAs) for MRDend+ pts was TP53mut (34.8%) which were significantly different from baseline plasma mutation profiling (Figure 1H). Firstly, we found that most EOT GAs for the MRDend+ pts were the predominant gene at baseline according the serial plasma samples (Figure 1I). However, 37 pts had additional GAs (Figure 1J) which were enriched in cell differentiation, cell cycle and TP53 disruption pathways (Figure 1L) in PD plasma samples in comparison with pretreatment plasma samples and the detailed number were shown in Figure 1K. Among the 38 pts of TP53mut, 18 pts were MRDend+ (47.4%); among these 18 MRDend+ pts, TP53mut was not cleared in 11 pts (61.1%) (Figure 1M). Conclusions: These data demonstrate that: (i) Different clinical courses were shown in different genetic subtypes for further personalized subtype-specific clinical trial design; (ii) TP53mut was the first GA which can not be cleared by the 1L induction therapy; (iii) New additional GAs in sequenced PD plasma samples were enriched in cell differentiation, cell cycle and TP53 disruption pathways. Research funding declaration: No funding disclosure Encore Abstract: Regional or national meetings with up to 1000 attendees Keywords: liquid biopsy; minimal residual disease; aggressive B-cell non-Hodgkin lymphoma No potential sources of conflict of interest.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, 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
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