Molecular profiling per la classificazione dei linfomi T periferici

Uno studio diagnostico di fase 3 su JCO.  Uno studio di accuratezza diagnostica di fase 3, dedicato alla valutazione della possibilità di identificare i diversi sottotipi di linfomi T periferici (PTCLs) tramite metodiche di gene expression profiling (GEP), è in fase di pubblicazione sul Journal of Clinical Oncology. Lo studio, a firma del gruppo del’Università di Bologna coordinato dal prof. Stefano Pileri, è stato condotto nell’ambito del Progetto Speciale AIRC 5×1000 di Oncologia Clinica e supporta l’uso del profilo di espressione genica come metodica addizionale nelle procedure diagnostiche, spesso complesse, dei PTCL nodali.

“Nell’ambito del Progetto AIRC 5×1000 (numero 10007) coordinato dal Prof. R. Foà, l’Unità di Ricerca di Bologna ha applicato per la prima volta allo studio dei linfomi a cellule T periferiche un approccio che consente di studiarne il profilo di espressione genica, utilizzando il tessuto sottoposto ai procedimenti chimici di fissazione e processazione in luogo dei consueti campioni criopreservati. Si tratta di una importante acquisizione dato che l’impiego di questi ultimi costituisce una notevole limitazione per l’avanzamento delle conoscenze relative a tale patologia, che ha una modesta sensibilità alle terapie convenzionali. Infatti, la disponibilità di tessuto criopreservato è occasionale, ciò riflettendo la non comune occorrenza di questi linfomi. Per converso, l’uso del tessuto trattato secondo le comuni tecniche di anatomia patologica amplia di molto la casistiche valutabili. Nello studio che sarà a breve pubblicato sul Journal of Clinical Oncology, oltre all’affidabilità della nuova metodica, l’Unità di Ricerca di Bologna ha sviluppato delle firme geniche che consentono l’accurata diagnostica differenziale fra i diversi tipi di linfoma T, distinzione che spesso risulta del tutto arbitraria sulla base della semplice osservazione microscopica, pur essendo provvista di importanti ricadute pratiche.”

Stefano Pileri, Università di Bologna

Molecular profiling improves classification and prognostication of nodal peripheral T-cell lymphomas. Results of a phase 3 diagnostic accuracy study.

Pier Paolo Piccaluga, Fabio Fuligni, Antonio De Leo, Clara Bertuzzi, Maura Rossi, Francesco Bacci, Elena Sabattini, Claudio Agostinelli, Anna Gazzola, Sylvia Hartmann, Martin L. Hansmann, Roberto Piva, Javeed Iqbal, John C Chan, Denis Weisenburger, Julie Vose, Massimo Federico, Giorgio Inghirami, Pier Luigi Zinzani, Stefano A. Pileri, for the European T-cell Lymphoma Study Group and the International Peripheral T-cell LymphomaProject.

Journal of Clinical Oncology, in press

Abstract

Purpose. The differential diagnosis among the commonest peripheral T-cell lymphomas (PTCLs) (PTCL not otherwise specified, NOS; angioimmunoblastic T-cell lymphoma, AITL; and anaplastic large cell lymphoma, ALCL) is difficult, the morphologic and phenotypic features being largely overlapping. We performed a phase 3 diagnostic accuracy study to test the ability of gene expression profiles (GEP, index test) to identify PTCL subtypes. Methods. We studied 244 PTCLs, including 158 PTCLs/NOS, 63 AITLs, and 23 ALK-/ALCLs. The GEP-based classification method was established on a support vector machine algorithm, while the reference standard was an expert pathological diagnosis according to the WHO classification. Results. First, we identified molecular signatures (molecular classifier, MC) discriminating either AITL and ALK-/ALCL from PTCL/NOS in a training set. Of note, the MC was developed on formalin-fixed paraffin embedded (FFPE) cases and validated in both FFPE and frozen tissues. Secondly, we found that the overall accuracy of the MC was remarkable, being 98-77% for AITLs and 98-93% for ALK-/ALCLs, in a test and a validation sets of cases, respectively. Furthermore, we found that the MC significantly improved the prognostic stratification of PTCL patients. Particularly, it enhanced the distinction of ALK-/ALCL from PTCLs/NOS and especially from some CD30+ PTCL/NOS with uncertain morphology. Finally, MC discriminated some T-follicular helper (Tfh) PTCL/NOS from AITL, providing a further evidence that a group of PTCL/NOS share a Tfh derivation with but is distinct from AITL. Conclusions. Our findings support the usage of a molecular classifier as additional tool in the diagnostic work up of nodal PTCLs.