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导 语 TP53 突变与多种癌症的不良预后相关,而在弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)中是否所有的TP53突变都有预后意义仍存在争议。因此临床亟需进一步的研究来对TP53突变DLBCL进行更准确的预后分层。 近日, 江苏省人民医院徐卫教授团队与世和基因合作,针对携带TP53突变的DLBCL患者进行分子特征探究,结合机器学习和预后相关临床特征,构建了TP53预后预测模型。该模型可以识别真正高风险的TP53突变DLBCL人群,并阐明不同预后的潜在生物学机制。 研究成果已于近日发表在国际期刊Cell Communication and Signaling(IF=8.2),引起了广泛关注与讨论。 研究队列 研究纳入了已发表文章中6个队列共2637名DLBCL患者的突变数据和临床信息,以及2022至2023年间江苏省人民医院(JSPH)108例DLBCL患者的世和基因血默胜™靶向测序结果,其中103例患者的组织同步进行了全转录组
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