Определение клинического течения диффузной В-крупноклеточной лимфомы с использованием целевого транскриптома и алгоритмов машинного обучения

'

Аннотация:

Многочисленные исследования показали, что диффузная В-крупноклеточная лимфома (ДВКЛ) может быть разделена на подгруппы в зависимости от их биологических характеристик; однако эти биологические подгруппы клинически пересекаются. Используя машинное обучение, мы разработали подход к стратификации пациентов с ДВКЛ на четыре подгруппы на основе характеристик выживаемости. В этом подходе используются данные целевого транскриптома для прогнозирования подгрупп по выживаемости. Используя уровни экспрессии 180 генов, наша модель с высокой степенью точности предсказала четыре подгруппы по выживаемости и была подтверждена участием независимых групп пациентов. Многофакторный анализ показал, что эта стратегия стратификации пациентов охватывает различные биологические характеристики ДВКЛ, и только мутации TP53 оставались независимым прогностическим биомаркером. Этот новый подход к стратификации пациентов с ДВКЛ основан на клинических исходах терапии ритуксимабом, циклофосфамидом, доксорубицином, винкристином и преднизоном и может использоваться для выявления пациентов, у которых наблюдается плохой ответ на эти виды терапии, но которые могли бы получить пользу от альтернативной терапии и клинических исследований.