Validation of a Modular Gene Expression Assay for Risk Stratification and Subtyping Lymphomas
Notice bibliographique
Résumé
Gene expression signatures are important for classifying lymphoid malignancies, although routine diagnostic workflows predominantly use immunohistochemical staining and fluorescence in situ hybridization. These traditional methods are labor intensive and may misclassify the underlying oncogenic signatures, leading to inaccurate prognostication. To address this issue, an RNA expression panel was developed, the Lymphoma Expression Analysis (LExA120) 120 gene expression panel, using the NanoString platform for rapid, modular analysis of various lymphoma subtypes. The LExA120 panel targets 95 genes and 25 housekeeping genes to evaluate aggressive B-cell lymphomas, including: diffuse large B-cell lymphoma cell-of-origin, dark zone, and primary mediastinal large B-cell lymphoma signatures; Epstein-Barr virus (EBV) status; and a classical Hodgkin lymphoma posttransplant risk. Fifty-four formalin-fixed, paraffin-embedded tissue samples were tested with known diagnoses and 51 samples with known EBV status. The panel showed high concordance with previously validated methods according to Pearson correlation coefficients of the signature scores. The assay also displayed high reproducibility in repeated tests and across different clinical laboratories. This study confirmed the panel's ability to stratify EBV-positive and EBV-negative lymphomas with high diagnostic certainty. Although EBER in situ hybridization confirmation was needed in approximately 12% of cases, synergizing with traditional techniques may facilitate more rapid and cost-effective diagnoses. The LExA120 panel offers a multiplexed approach to lymphoma classification, enhancing the efficiency and accuracy for subtyping lymphomas.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».