Circulating Tumor DNA in Aggressive B-Cell Lymphomas: Tumor Cell Characterization and Disease Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
B-cell lymphomas represent a heterogeneous group of malignancies, with diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) being the most common and aggressive subtype. Aggressive B-cell lymphomas may arise de novo, through transformation from indolent lymphomas such as marginal zone lymphoma (MZL), or in specific clinical contexts such as post-transplant lymphoproliferative disorders (PTLD) and relapsed/refractory DLBCL (R/R DLBCL). This thesis investigates the biological mechanisms underlying lymphoma progression and transformation, and evaluates the utility of circulating tumor DNA (ctDNA) as a biomarker across various aggressive B-cell lymphoma subtypes. Clinical and molecular analyses identified risk factors for MZL transformation and revealed that transformed MZL frequently acquires features of germinal center B cells. Multi-omics approaches showed only subtle genomic and transcriptomic changes during transformation. Across subtypes, ctDNA emerged as a promising non-invasive biomarker for diagnosis, prognosis, and disease monitoring. In PTLD, ctDNA profiling revealed recurrent genetic alterations and closely reflected tumor characteristics and guide treatment decisions. In R/R DLBCL, a high ctDNA tumor fraction was associated with poor prognosis. Persistent ctDNA mutations or copy number alterations provided complementary diagnostic value when combined with PET-CT, supporting their integrated use in assessing disease progression and guiding treatment decisions. Together, these findings underscore ctDNA as a clinically informative biomarker across aggressive B-cell lymphoma subtypes, with potential to improve risk stratification and therapeutic guidance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».