原題
LymphGen-Sig: Integrating Genetic and Transcriptional States to Predict Therapeutic Response in Diffuse Large B-Cell Lymphoma.
背景:LymphGenはDLBCLを不完全にサブタイプ化し、非遺伝的生物学を省略している。著者らは、すべてのDLBCLを分類するために、遺伝的および転写的次元を調和させる遺伝子発現プラットフォームであるLGsigを開発した。
方法:4つのLGクラス(MCD、BN2、EZB、ST2)にわたる対になったゲノム/トランスクリプトームデータ(N=764)から、294の遺伝子を選択し、最近接重心分類子を訓練した後、それをPOLARIX RNA-seq(N=678)に適用して、pola R CHPとR-CHOPのアウトカムを比較した。
結果:LGsigは、発現からLGクラスを再現し、以前に割り当てられていない症例を分類し、A 53/異数体腫瘍を関連するグループに再割り当てし、polaR CHPから生存利益を有するサブタイプを同定することにより、POLARIXにおけるバイオマーカー性能を改善した。
結論:LGsigは、遺伝学と転写を統合してサブタイプ指向療法をよりよく導くことにより、DLBCL分子分類を拡大する。
Journal: J Clin Oncol (CiteScore 2022: 39.6)
DOI: 10.1200/JCO-26-00451
PMID: 42715516
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