623MO Machine learning-based prediction of germinal center, MYC/BCL2 double protein expressor status, and MYC rearrangement from whole slide images in DLBCL patients

医学 生发中心 中心(范畴论) 癌症研究 肿瘤科 内科学 免疫学 抗体 结晶学 B细胞 化学
作者
C. Syrykh,J-B. Schiratti,E. Brion,C. Joubert,M. Baia,L. Marlot,C. Maussion,L.-W. Danneaux,S. Bologna,J. Briere,P. Dartigues,P. Gaulard,C. Haioun,F. Jardin,T. Molina,H. Tilly,Erik Gomez,D. Sondaz,C. Copie-Bergman,C. Laurent
出处
期刊:Annals of Oncology [Elsevier]
卷期号:33: S829-S829
标识
DOI:10.1016/j.annonc.2022.07.749
摘要

Diffuse Large B-Cells Lymphoma (DLBCL) is the most common type of non-Hodgkin lymphoma in adults (30-40%). In the 2016 World Health Organization (WHO), DLBCL are classified into 3 molecular subtypes according to cell of origin (COO), germinal-center, activated B-cell like and unclassified, based on gene-expression profiling (GEP). In daily routine, COO classification is replaced by immunochemistry (IHC) stains using the Hans algorithm based on the expression of CD10, BCL6 and MUM1 proteins. In addition, co-expression of BCL2 and MYC proteins is of prognostic value and defines the double-protein expressors (DPE) subtypes, associated with worse prognosis.
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