Passamonti Neoplasie ematologiche
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Passamonti Linfoma mantellare

Riproduzione della sottoclassificazione molecolare del linfoma periferico a cellule T non ulteriormente specificato mediante immunoistochimica


Il linfoma periferico a cellule T ( PTCL ) è un gruppo eterogeneo di neoplasie a cellule T mature; circa un terzo dei casi è designato come PTCL altrimenti non-specificato ( PTCL-NOS ).
Utilizzando il profilo di espressione genica ( GEP ), sono stati precedentemente definiti due principali sottotipi molecolari di PTCL-NOS, PTCL-GATA3 e PTCL-TBX21, che presentano differenze biologiche distinte nelle vie oncogeniche e nella prognosi.

È stato generato un algoritmo di immunoistochimica ( IHC ) per identificare i due sottotipi nei tessuti inclusi in paraffina usando anticorpi per i principali fattori trascrizionali ( GATA3 e TBX21 ) e le loro proteine ​​target ( CCR4 e CXCR3 ).

In una coorte di 49 casi di PTCL-NOS con corrispondenti dati GEP, i due sottotipi identificati dall'algoritmo IHC corrispondevano ai risultati GEP con alta sensibilità ( 85% ) e mostravano una differenza significativa nella sopravvivenza globale ( OS ) ( P=0.03 ).

La classificazione dell'algoritmo IHC ha mostrato un'elevata riproducibilità ed è stata validata in una seconda coorte PTCL-NOS ( n=124 ), in cui è stata confermata una differenza significativa nella sopravvivenza globale tra i sottotipi PTCL-GATA3 e PTCL-TBX21 ( P=0.003 ).

Nell'analisi multivariata, un alto punteggio IPI ( International Prognostic Index ) ( 3-5 ) e il sottotipo PTCL-GATA3 identificato mediante IHC sono stati predittori avversi indipendenti di sopravvivenza globale ( P=0.0015 ).

Inoltre, i due sottotipi definiti mediante IHC sono stati significativamente associati a caratteristiche morfologiche distinte ( P minore di 0.001 ), e c'è stato un arricchimento significativo di un fenotipo citotossico CD8+ attivato nel sottotipo PTCL-TBX21 ( P=0.03 ).

L'algoritmo IHC aiuterà a identificare i due sottotipi nella pratica clinica, facilitando la futura gestione clinica dei pazienti e la stratificazione del rischio negli studi clinici. ( Xagena2019 )

Amador C et al, Blood 2019; 134: 2159-2170

Emo2019



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