Die prognostische Bedeutung der immunhistochemischen …

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Abstrakt

Das Lunenburg Lymphom Biomarker Consortium (LLBC) bewertet den prognostischen Wert von IHC-Biomarkern in einer großen Serie von Patienten mit diffusen großzelligen B-Zell-Lymphom (DLBCL). Klinische Daten und Tumorproben wurden von 12 Studien aus Europa und Nordamerika zurückgeholt, mit behandelten Patienten vor oder nach der Rituximab-Ära. Mit Tissue Microarrays von 1514 Patienten, IHC für BCL2, BCL6, CD5, CD10, MUM1, Ki67 und HLA-DR wurde durchgeführt und erzielte nach zuvor validierten Protokolle. Optimale Schnittpunkte Gesamtüberlebenszeit der Patienten in der Rituximab-Ära behandelt die Vorhersage konnte nur für CD5 bestimmt werden (P = 0,003) und Ki67 (P = .02), Während solche Schnittpunkte für BCL2, BCL6, HLA-DR und MUM1 konnte nur bei Patienten definiert werden Rituximab nicht zu empfangen. Ein Prognosemodell für Patienten in der Rituximab-Ära behandelt identifiziert vier Risikogruppen mit BCL2, Ki67 und internationale prognostische Index (IPI) mit verbesserter Diskriminierung von Patienten mit geringem Risiko. Neu erkannte Korrelationen zwischen spezifischen Biomarkern und IPI unterstreichen die Bedeutung von sorgfältig für die klinische und biologische Faktoren in Prognosemodellen zu steuern. Diese Daten zeigen, dass die IPI bleibt die beste verfügbare Index bei Patienten mit DLBCL behandelt mit Rituximab und Chemotherapie.

Einführung

Die Vorhersage der Ergebnisse bei Patienten mit Lymphomen ist eine wichtige Herausforderung Kliniker gegenüber. Nach der Beschreibung der verschiedenen klinischen Prognosefaktoren wurden entscheidende Fortschritte gt; Vor 15 Jahren mit der Gründung des Internationalen prognostische Index (IPI) für diffusen großzelligen B-Zell-Lymphom (DLBCL), das Ergebnis einer großen internationalen Kooperation. 1 Es wurde jedoch klar angenommen, dass die Variablen verwendet, um dieses Index zu erstellen waren Surrogate DLBCL biology. Diese Heterogenität wurde bereits durch verschiedene morphologisch, immunologisch geschätzt und zytogenetische Merkmale, in zahlreichen Studien resultierenden Versuch, den prognostischen Wert der einzelnen Biomarker zu beurteilen. 2 Erst kürzlich Gen-Expressionsdaten Profilierungs ergab ein höheres Maß an molekularer Komplexität in DLBCL, mit der Identifizierung spezifischer Genexpressionssignaturen wie Keim—Zentrum B-Zelle (GCB) oder aktivierten B-Zellen (ABC) Signaturen, die sind mit unterschiedlichen genetischen Veränderungen verbunden sind und Raten signifikant unterschiedlich Überleben. 3 -5 gegeben wurde, die Schwierigkeiten bei der Anwendung dieser molekularen Ansätzen in der täglichen Praxis, ein Versuch unternommen, diese molekularen Klassifikation in eine IHC-Score zu übertragen. 6 Allerdings hat der prognostische Wert dieser Algorithmus sehr inkonsistente Ergebnisse zur Verfügung gestellt. 7 -13 Diese unstimmigen Daten kann zur Patientenauswahlkriterien und der begrenzten Probengrößen von einigen Serien, sondern auch auf die Variabilität in technischen Aspekten wie Antikörper, verschiedene Scoring-Methoden, Kriterien und schneiden Punkte bezogen werden. Eine Validierungsstudie die Reproduzierbarkeit der IHC Marker Scoring durchgeführt von unserem Konsortium Beurteilung festgestellt, dass die Färbung und Scoring-Methoden sollte ein vernünftiges Maß an Vertrauen in die Interpretation dieser Marker zu erhalten, normalisiert werden. 14, 15 Weiterhin wurde gezeigt, dass der Vorhersagewert von Markern für die Behandlung abhängig sein kann, vor allem bei der Verwendung von anti-CD20-Antikörper. 16, 17 Da beschlossen, diese Herausforderungen, die Lunenburg Lymphom Biomarker Consortium (LLBC) eine Studie über einer großen Serie von Patienten mit DLBCL einheitlich behandelt mit Rituximab plus Cyclophosphamid, hydroxydaunorubicin, Oncovin Basis zu starten, und Prednison / Prednisolon (R-CHOP) innerhalb klinische Studien. In diesem Bemühen, kontrollierte Marker Beurteilung wie in der vorherigen «Validierungsstudie» entwickelt wurde 14 den prognostischen Wert der einzelnen IHC Marker auf die Bestimmung angewendet oder einen möglichen kombinierten clinicobiologic Index zu erkunden. Zwei weitere Reihe von CHOP behandelten Patienten wurden auch weitere Einblicke in potentielle Biomarker Schnittpunkte und Interaktionen zwischen Biomarkern allein und mit dem IPI bereitzustellen sucht. Die ersten CHOP Patienten wurden zur gleichen Zeit behandelt werden, weil sie den Kontrollarm der klinischen Studien zum Vergleich CHOP und R-CHOP und dienen somit als Steuerquelle für die R-CHOP-Serie darstellen, die zu einer älteren Bevölkerung vorgespannt ist und höher- Risiko IPI. Die zweite Reihe war eine größere Gruppe von CHOP behandelten Patienten das gesamte Spektrum der Risikogruppen abdeckt.

Methoden

Die Patienten

Prospektive klinische Studien organisiert von der europäischen und amerikanischen kollaborative Gruppen oder populationsbasierten Referenzzentren wurden für diese Studie auf Basis von (1) die Einbeziehung von Patienten mit DLBCL mit Standard-Anthrazyklin Therapie mit mindestens 6 Zyklen CHOP oder CHOP-ähnlichen Chemotherapie behandelt ausgewählt mit oder ohne Rituximab; (2) Verfügbarkeit vollständiger klinischen Daten zu Studiengebühren und eine aktualisierte Follow-up von mindestens 3 Jahre; und (3) die Möglichkeit, Paraffinblöcke aus den diagnostischen Biopsie-Proben des Abrufens. Sechs dieser Studien-GELA 98-5 18 und 01.05 (NCT00135499), ECOG4494, 19 BCCA, 20 MINT, 21 und HOVON-46 (NCT00028717) -performed zwischen Februar 1998 und August 2005 wurden Patienten behandelt mit R-CHOP in 2-bewaffnete Studien mit einer Kontrollgruppe mit CHOP behandelt nur oder Patienten von Registrierungsdaten innerhalb von 18 Monaten, wenn Rituximab ausgewählt wurde eingeführt (BCCA nur). Diese Kohorten werden als Rituximab-CHOP (R-CHOP) und Steuer-CHOP (c-CHOP) sind. Die anderen Studien (EORTC-20901, HOVON-25/26, 22 GLHSG-B1 / B2, 23, 24 und UK-Barts & Manchester) enthalten behandelten Patienten vor der Rituximab-Ära, zwischen August 1989 und Februar 2004; diese Patienten werden als früher CHOP (e-CHOP) Patienten bezeichnet.

Diese Studie wurde von der Ethikkommissionen aller Zusammenarbeit Studie Organisationen und Zentren genehmigt mit der Deklaration von Helsinki einzuhalten. Die Daten jeder entsprechenden Gruppe erhalten wurden, elektronisch an die LLBC Statistiker übertragen und für die Vollständigkeit der Daten und die Übereinstimmung mit früheren ursprünglichen Veröffentlichungen der klinischen Studien geprüft.

Probenentnahme, Verarbeitung, IHC und Marker Beurteilung

Tissue Microarrays (TMA) wurden von jeder Pathologie Referenzzentrum für alle zur Verfügung stehenden Proben konstruiert unter Verwendung von 0,6-mm-Kernproben in dreifacher Ausfertigung, wie zuvor beschrieben. 14 Basierend auf den Ergebnissen der Validierungsstudie, eine Politik der «ein Marker / ein Labor» wurde gefolgt, was bedeutet, dass Abschnitte aller verfügbaren TMAs für die komplette Reihe für einzelne Marker in einem ausgewählten Labor gefärbt wurden, die die zuverlässigsten Ergebnisse zeigten in die Validierungsstudie. Die gleichen Protokolle und Bewertungskriterien wie in der Validierungsstudie wurden für CD20, CD5, CD10, BCL2, BCL6, HLA-DR, Ki67 und MUM1 IHC eingesetzt. Basierend auf zuvor bestimmten Reproduzierbarkeit Niveaus wurden gefärbten Objektträger zirkuliert um 1 (CD20, CD10 und HLA-DR) oder 3 (BCL2, BCL6, CD5, Ki67 und MUM1) der beteiligten Pathologen erzielt werden. 15 Nach der LLBC Validierungsstudie, 14, 15 2 Score-Kategorien (negative vs positiv) für CD20, CD10 und HLA-DR verwendet wurden; 3 Kategorien für BCL6 (keine Färbung, schwach / variable schwache Färbung und stark / variable starke Färbung) und CD5 (ohne Färbung, 1% -75% Färbung und gt; 75% Färbung); 4 Kategorien für Ki67 (lt; 25% Färbung, 26% -50% Färbung, 50% -75% der Färbung und gt; 75% Färbung); und 5 Kategorien für BCL2 und MUM1 (0% -5% Färbung, 5% -25% Färbung, 26% -50% Färbung, 51% -75% der Färbung und gt; 75% Färbung). Noten für Marker von 3 Pathologen ausgewertet wurden unter Verwendung der folgenden Regeln bestimmt. Wenn alle drei Pathologen oder 2 von 3 vereinbart, einigten sich die Punktzahl auf verwendet wurde. Wenn keine Vereinbarung zwischen den drei Pathologen erreicht hatte, wurde der Mittelwert genommen. Wenn zwei Pathologen vereinbart und 1 konnte keine Probe erzielen, wurden diese Daten auf den Patienten aus dieser Gruppe TMA verwendet, um einen Wert für diesen Patienten imput. Mit dem rechnerischen Wert wurde die Endnote für diesen Patienten unter Verwendung der gleichen Regel bestimmt. Wenn 2 oder 3 Pathologen waren nicht in der Lage, eine Probe zu erzielen, wurde diese Probe als nicht erzielt. Der eingestellte Algorithmus Keimzentrum (GCB) im Vergleich zu nongerminal Zentrum (non-GCB) Proben in diesem Dokument definiert BCL6-positive wie jede Färbung und verwendet 25% der Schnittpunkt für MUM1 ausgewertet zu unterscheiden. Obwohl die ursprünglichen für diesen Index verwendet Schnittpunkte willkürlich ausgewählt wurden, und unterscheiden sich von dem vorliegenden, 6 basierend auf unseren früheren Validierungsstudie wurde eine Einigung deutlich höher, wenn die BCL6 (und CD10) Beschreibungskategorien keine Färbung, schwach / variable schwache Färbung, und stark / variable starke Färbung anstelle von Prozentsätzen von Patienten erzielt verwendet. Daher wurde diese BCL6 scoring in dieser Studie durchgeführt.

statistische Methoden

Univariate und multivariate Analysen wurden verwendet, um die prognostische Bedeutung von Biomarkern und die IPI für das Gesamtüberleben (OS), wie die Zeit vom Beginn der Behandlung bis zum Tod oder das Datum der letzten Follow-up definiert zu beurteilen. Die Korrelationen zwischen Biomarkern und IPI wurden mit dem χ 2-Test für multiple Vergleiche Verfahren unter Verwendung des Bonferroni Einstellung ausgewertet.

Aufgrund der hohen Prozentsatz der Fälle mit unvollständigen Partituren für alle 8 Marker (48%), Klassifikation und Regression Bäume für das Überleben Ergebnisse (die «rpart» -Funktion in R mit 10-facher Kreuzvalidierung verwendet wird) wurden prognostische Modelle zur Bestimmung umgesetzt für der R-CHOP-Kohorte, die IPI-Gruppen sowie die Biomarker verwendet. In dieser Analyse wurde jedes Biomarkers als ursprünglich erzielte enthalten. Modelle auf der Basis einer optimalen Schnittpunkt von einer univariaten Analyse identifiziert wurden ebenfalls bewertet. In der univariaten Analyse der optimalen Schnittpunkt für jeden IHC Biomarkers wurde als ein mit der maximalen Log-Rank-Statistik zur Vorhersage Patienten OS ausgewählt. Regression Baum Ergebnisse sind ähnlich, mit Biomarkern über die Kategorien und die Schnittpunkte enthalten.

Die Auswirkungen der Biomarker und IPI auf OS wurde auch unter der E-CHOP Serie ausgewertet, die einen breiteren Querschnitt des Alters und der IPI-Gruppen enthalten. Da war die große Zahl der Patienten in der E-CHOP-Serie, eine Testvalidierung (2/3 bis 1/3) Design geschichtet nach Studiengruppe umgesetzt. Prognostische Modelle wurden bewertet und auf die c-CHOP und r-CHOP Reihe von Daten.

Die Cox-Proportional-Hazards (PH) Regressionsmodell wurde verwendet, um das relative Risiko für jede der prognostische Gruppen zu schätzen. Ein globales Maß für fit, wurde das Bayes-Informationskriterium (BIC), sowie ein Maß für Diskriminierung, die Fläche unter der ROC-Kennlinie für das Überleben Ergebnisse (die c-Index) bewertet. 25, 26 Niedrige Werte von BIC zeigen eine bessere Passform und hohe Werte von c-Index eine bessere Unterscheidung zeigen. Ein mehrere Anrechnungsverfahren (n = 5 Datensätze) wurde ebenfalls verwendet, um die Wirkung der fehlenden Noten zu bewerten. Ähnliche Ergebnisse wurden rekursive Partitionierung und Cox PH Regression zu den mehreren Imputation erhalten Anwendung (Ergebnisse nicht gezeigt). Die Analysen wurden mit SAS Version 9-Software und das R-Paket Version 2.8 durchgeführt. 27

Ergebnisse

Patientenpopulation und Biomarker-Bewertung

Klinische Daten wurden 2451 Patienten mit DLBCL von 12 Studien (R-CHOP, 674 Patienten, c-CHOP, 620 Patienten und e-CHOP, 1157 Patienten) gesammelt. Das Material für TMA war für 1514 dieser Patienten mit 347 von 674 (52%) von R-CHOP, 289 von 620 (47%) von c-CHOP und 878 von 1157 (76%) von E-CHOP zur Verfügung. Einzel IPI Faktoren und IPI Index wurden für jede Kohorte (nicht gezeigt) und unter denen mit verfügbaren TMAs (Tabelle 1) bewertet. In diesen Untergruppen, die vollständigen Daten der IPI waren für alle c-CHOP und R-CHOP-Patienten und für 845 von 878 (96%) E-CHOP Patienten zur Verfügung. Als Ergebnis der Einschlusskriterien der bisherigen randomisierten R-CHOP im Vergleich zu CHOP klinischen Studien ein deutlich höherer Prozentsatz der Patienten waren älter als 60 Jahre in der R-CHOP (n = 231, 67%) und c-CHOP ( n = 211, 73%) Kohorten verglichen mit dem e-CHOP-Kohorte (n = 411, 47%; P lt; .001). Im Vergleich zu denen ohne TMA Vorlage, Patienten mit vorhandenen TMA Material waren deutlich jünger (P lt; .001, 56% vs 69% gt; 60 Jahre alt), hatte weniger fortgeschrittener Erkrankung (59% vs 72% im Stadium III / IV), weniger extranodal Websites der Beteiligung hatte (20% vs 41% mit gt; 1 extranodal Ort), und waren weniger wahrscheinlich, Laktat-Dehydrogenase-Spiegel erhöht zu haben (47% vs 59% über dem Normalwert), was zu einem höheren Anteil an Patienten mit geringem Risiko (41% vs 20%, P lt; .001). Wie erwartet, war signifikant länger OS (P lt; .001) In der R-CHOP-Patienten mit dem C-CHOP-Patienten verglichen. Darüber hinaus wurden von IPI Risikogruppen hochsignifikante Unterschiede in OS gefunden (P lt; .0001 Für alle 3 Kohorten; Tabelle 1 und Abbildung 1).

Aufteilung der IPI und das Überleben Schätzungen in den drei Gruppen unter den 1.514 von 2.451 Patienten, für die Blöcke für den Bau eines TMA verfügbar waren

Die Auswirkungen der Biomarker und IPI auf OS wurde auch unter der E-CHOP Serie ausgewertet, die einen breiteren Querschnitt von Alter und IPI-Gruppen enthalten. Diese Analyse ergab auch die Diskriminierung von Low-IPI Patienten nach BCL2 und HLA-DR-Expression, mit 4 separaten Risikogruppen identifiziert (nicht dargestellt). Wenn in der R-CHOP-Kohorte ausgewertet, dieses Modell, das für die E-CHOP-Serie optimiert wurde, führte nicht zu einer wesentlichen Verbesserung der Risikogruppe Definitionen. Ähnliche Ergebnisse wurden durch die Anwendung rekursive Portionierung und Cox PH Regression zu den mehreren Imputation erhalten.

Diskussion

In der vorliegenden Studie untersuchte die LLBC die Gültigkeit der IHC-Marker als prognostische Werkzeuge bei Patienten mit DLBCL. Die Verfügbarkeit von drei großen Patientenkohorten auf Basis von klinischen Studien mit optimal dokumentiert und homogene Behandlungen in verschiedenen Ländern durchgeführt führte zu einem einzigartigen Datensatzes nicht direkt vergleichbar mit einzelnen Institutionen oder einzelne kooperativen Gruppen. Dies ermöglichte die Auswertung der Auswirkungen der Kovarianten und Zusammenhänge von biologischen und klinischen Parametern. Obwohl Vorurteile bleiben und mit geringem Risiko R-CHOP behandelten Patienten sind relativ unterrepräsentiert, stellt diese Serie einen sehr günstigen Querschnitt aller Risiko- und Altersgruppen. Der Ansatz für die Färbung und Scoring-IHC-Marker wurde standardisiert und auf der Grundlage früherer Reproduzierbarkeit Einschätzungen. 14, 15 Obwohl mehrere Marker, die nicht bei allen Patienten erzielt werden konnte, wurde diese Auswertung auf Material aus mehreren prospektiven klinischen Studien und umfasste eine Gruppe von hematopathologists gesammelt durchgeführt, und daher ist repräsentativ für klinische Untersuchungen. Einzelne Fälle gefärbt und erzielte auf ganze Abschnitte zum Zeitpunkt der Diagnose von einzelnen Pathologen enger klinischen Praxis reflektieren können, sind aber für die Bewertung von großen Serien nicht praktikabel. Mit einer Schritt-für-Schritt unterstützt statistischen Ansatz durch die große Anzahl der zur Verfügung stehenden Fällen wurden mehrere wichtige Erkenntnisse identifiziert.

Zunächst werden die optimalen Schnittpunkte für die einzelnen Markierungen, die die beste Diskriminierung für Patienten Ergebnis bereitgestellt wurden auf rationaler Basis identifiziert und erschienen willkürlich in früheren Studien verwendet, von denen zu unterscheiden. Zweitens neue Korrelationen zwischen einzelnen Biomarkern und IPI sowie zwischen Biomarkern selbst, wurden identifiziert. Diese wurden wahrscheinlich in früheren Studien unterschätzt und könnte wahrscheinlich machen einige diskordanten Ergebnisse. Die positive Korrelation zwischen CD10 und BCL6 Ausdruck und die negative Korrelation zwischen CD10 und MUM1 Ausdruck wurde erwartet, weil sie Merkmale im Einklang mit der GCB-Subtyp Definition darstellen. Ferner wurde BCL2-Überexpression in ABC-Typ DLBCL Fälle berichtet worden, dass MUM1 überexprimieren. 28 Wie zuvor beschrieben wurde, eine Korrelation unter CD5, BCL2 und eine inverse mit CD10 wurde festgestellt, das ein biologisch getrennte, kleine Unterklasse von CD5 + DLBCL darstellen. 29 -31 Diese Zusammenhänge zwischen Biomarkern selbst und IPI Parameter unterstreichen die Bedeutung von sorgfältig für die klinische und biologische Eigenschaften zu steuern, wenn mehrere Marker in Prognosemodellen getestet werden.

Unter 347 Patienten mit R-CHOP behandelt wird, zeigt diese Studie, dass nur CD5 eine prognostische Bedeutung beibehalten. Dies steht im Gegensatz zu den E-CHOP und c-CHOP Kohorten, in denen BCL2, BCL6 und MUM1 und IHC Algorithmen zur Genexpression in CHOP behandelten Patienten im Zusammenhang mit für OS prognostische waren. Dieser Unterschied deutlich bestätigt, dass als Reaktion auf Rituximab in verschiedenen biologischen Gruppen unterscheiden. Er betont auch, dass die Auswirkungen der prognostischen Faktoren kann stark von der Natur der verabreichten Therapie beeinflusst werden, und dass die Immuntherapie auf diese Weise von der Chemotherapie unterscheiden. Die vorliegenden R-CHOP (und c-CHOP) Kohorten sind jedoch voreingenommen gegenüber Patienten, die älter als 60 Jahre mit negativen IPI-Scores, und solche Befunde können Bestätigung in größeren R-CHOP Kohorten benötigen. Es sollte nicht ausdrücklich darauf hingewiesen, dass für die biologische Goldstandard der GCB / ABC-Subtypen basierend auf Gen-Expressionsanalyse, wie optimierte Surrogate entwickelt in dieser Studie verwendeten die GCB / non-GCB-Algorithmen wurden, sondern potentielle prognostische Tools repräsentieren mit IHC validiert. Allerdings zeigen die vorliegenden Daten, dass das GCB / non-GCB IHC-basierten Algorithmus, der auf CD10, BCL6 und MUM1 Ausdruck nicht prognostische Informationen in der Rituximab-Ära liefert, in Übereinstimmung mit einem anderen großen Patientenserien vor kurzem berichtet. Insgesamt 32, betonen diese Ergebnisse, dass Prognose vor dem Einsatz von Rituximab entwickelten Indikatoren müssen gründlich, bevor sie in der gegenwärtigen Ära der Therapie jede Implementierung neu bewertet werden in Betracht gezogen werden kann.

Am wichtigsten ist, zeigt diese Studie, dass Variationen in biologischen Merkmale werden durch die IPI für die prognostische Bedeutung weitgehend überlagert, und daß Biomarkern nur subtile Verfeinerungen der IPI ermöglichen. Dies wird durch die geringen HR für Tod gezeigt (im Bereich von 1,3 bis 1,8) für einzelne Biomarkern in der r-CHOP Kohorten verliehen (sowie in größeren E-CHOP Kohorten). Versuche, einen Index zu bauen Biomarker allein verwenden, das GCB LLBC Klassifizierung oder die Kombination von Biomarkern mit IPI individuellen Faktoren (anstelle von IPI Kategorien) nicht in einem verbesserten Modellanpassung oder Diskriminierung geführt hat (Daten nicht gezeigt). Mehrere Biomarker erscheinen zu können, weiter in IPI Kategorien Untergruppen mit unterschiedlichen Ergebnissen unterscheiden. BCL2 wurde festgestellt, das Ergebnis von niedrigem oder intermediärem Risiko-Patienten mit (und ohne) Rituximab behandelt zu unterscheiden. Dies kann klinisch relevant sein, weil BCL2 Überexpression gut bekannt ist, Chemotherapie-Resistenz, 33 und therapeutischen Targeting dieses Proteins zu verleihen ist derzeit in der Entwicklung. 34 Die negativen Ergebnis mit CD5-Expression assoziiert, auch von anderen berichtet, 35 kann den eindeutigen Ursprung von DLBCL spiegeln dieses Antigen exprimieren. Schließlich behandelt, im Gegensatz zu Befunde bei Patienten ohne Rituximab erscheint Ki67-Überexpression eine schlechte Prognose bei Patienten mit R-CHOP behandelt zu verleihen, die für Patienten mit Zwischen IPI Noten von Bedeutung sein kann. Die Unfähigkeit von Biomarkern zur weiteren stratify Ergebnis der Hoch IPI Patienten können die Bedeutung von Patientencharakteristika über biologische Eigenschaften von Tumorzellen in diesem Patienten-Untergruppe reflektieren. zusätzlich zu ihren Auswirkungen auf die Prognose der Patienten, Biomarker kann aber auch zur Definition homogener biologischen Untergruppen von DLBCL beitragen, für die zielgerichtete Therapien untersucht.

Schließlich zeigt diese Studie, dass Versuche IHC Biomarker für die prognostische Stratifizierung von Patienten deutlich großen Kohorten und reproduzierbare Methodik erfordern zu validieren, die für die Kontrolle der Kofaktor-Wechselwirkungen ermöglicht. In dieser Hinsicht Schichtung basierend auf Biomarker für die Behandlungsmöglichkeiten führen, sollte man Vorsicht betrachtet werden. Verschiedene Algorithmen vor kurzem für ihre Übereinstimmung mit Gen-Expression Klassifikation der Ursprungszelle bewertet 36 kann auch in größeren Kohorten ausgewertet werden. Die Daten in der vorliegenden Studie zeigen, dass das IGE die beste verfügbare Index bei Patienten mit DLBCL mit Rituximab und Chemotherapie behandelt bleibt. Einige Fortschritte kann möglich sein, mit zuverlässiger IHC Marker, 37 -41 zytogenetische Marker, 11, 42 -44 oder molekulare Marker, 45 -49, aber ihre Beurteilung als prognostische Faktoren sorgfältig bewertet werden müssen, ihre Routineeinsatz in der klinischen Praxis zu implementieren.

Urheberschaft

Beitrag: G. S. D.d.J, A. R. R.D.G. und E.W entwickelt, um die Studie beigetragen und analysiert Daten und schrieb das Manuskript; M. Chhanabhai, P. G. W. K. B. S. E. C. M. P. SCH. A. Lister, A. Lee, L.H.S. J. R. und A. H. entwickelt, um die Studie und trug und analysierten Daten und W.X. M. Calaminici, C. T. und T.M beigetragen und analysierten Daten.

Konflikt-of-Interest-Mitteilung: Die Autoren erklären, keine konkurrierenden finanziellen Interessen.

Korrespondenz: Gilles Salles, Hospices Civils de Lyon & Université Claude Bernard Lyon-1, UMR CNRS 5239, Lyon, Frankreich; e-mail: gilles.salleschu-lyon.fr.

Anerkennungen

Das Lunenburg Lymphom Biomarker-Konsortium ist ein Zusammenschluss von neun internationalen Lymphom kollaborative Gruppen, die jeweils von klinischen Forschern und hematopathologists vertreten, die von einem Team von Datenmanagern und Statistiker, und mit der aktiven Beteiligung von anderen Experten unterstützt. Dazu gehören insbesondere: R. Gascoyne, M. Chhanabhai, L. Sehn (British Columbia Cancer Center); R. Gascoyne, S. Horning (ECOG); D. De Jong, M. van Glabbeke, H. Kluin-Nelemans. J. Raemaekers (EORTC Lymphom-Gruppe); P. Gaulard, T. Molina, J. Briere, M. Fournier, B. Coiffier, H. Tilly, G. Salles (GELA); C. Thorns, A. Rosenwald, W. Klapper, G. Ott, S.H.-W. Bernd L. Trumper, N. Schmitz, M. Pfreundschuh (German High Grade Non-Hodgkin-Lymphom-Gruppe-DSHNHL); P. Sonneveld, J. Doorduijn, P. Huijgens, L. F. Verdonck, G. van Imhoff, M. Steijaert I. Meulendijks, M. Testroote, W. van Putten, W. van der Holt, W. Grave; A. Mulder, D. de Jong, K. Lam, J. van den Tweel (HOVON); B. Sander, E. Kimby (Nordic Lymphoma Study Group); J. Radford (Manchester, Vereinigtes Königreich); M. Calaminici, A. Lee, A. Norton, A. Klar, A. Lister (St Bartholomew Hospital); E. Campo, Unabhängiger Pathologie Berater (Barcelona, ​​Spanien); E. Weller, W. Xie, Y. Er, B. Giblin (Dana-Farber Cancer Institute); M.-J. Kersten (Amsterdam, Niederlande).

Diese Studie wurde von uneingeschränkte Zuschüsse von Bayer-Schering-Pharma, Eli-Lilly, Genentech, Millennium und Roche unterstützt.

Fußnoten

Die Online-Version dieses Artikels enthält eine Datenergänzung.

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  • Verfasst 11. April 2011.
  • Akzeptierte 17. April 2011.
  • © 2011 von der American Society of Hematology

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Die prognostische Bedeutung der immunhistochemischen Biomarkern in diffusen großzelligen B-Zell-Lymphom: eine Studie aus dem Lunenburg Lymphom Biomarker-Konsortium

Gilles Salles. Daphne de Jong. Wanling Xie. Andreas Rosenwald. Mukesh Chhanabhai. Philippe Gaulard. Wolfram Klapper. Maria Calaminici. Birgitta Sander. Christoph Thorns. Elias Campo. Thierry Molina. Abigail Lee. Michael Pfreundschuh. Sandra Horning. Andrew Lister. Laurie H. Sehn. John Raemaekers. Anton Hagenbeek. Randy D. Gascoyne. Edie Weller

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Die prognostische Bedeutung der immunhistochemischen Biomarkern in diffusen großzelligen B-Zell-Lymphom: eine Studie aus dem Lunenburg Lymphom Biomarker-Konsortium

Gilles Salles. Daphne de Jong. Wanling Xie. Andreas Rosenwald. Mukesh Chhanabhai. Philippe Gaulard. Wolfram Klapper. Maria Calaminici. Birgitta Sander. Christoph Thorns. Elias Campo. Thierry Molina. Abigail Lee. Michael Pfreundschuh. Sandra Horning. Andrew Lister. Laurie H. Sehn. John Raemaekers. Anton Hagenbeek. Randy D. Gascoyne. Edie Weller

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