Modèle personnalisé de stratification des risques des patients atteints de lymphome folliculaire

Le matériel biologique tumoral déjà existant et codé et les données personnelles liées à la santé seront collectés rétrospectivement. Le diagnostic de LF sera confirmé par un examen central de pathologie. Les mutations somatiques des tumeurs, le réarrangement des gènes d'immunoglobulines et le statut de mutation seront analysés par séquençage profond ciblé de nouvelle génération de l'ADN génomique tumoral. Le profilage de l'expression génique sera effectué par RNA-Seq ciblé d'ARN dérivé de biopsie.

Un panel d'immunohistochimie évaluant à la fois le phénotype de la tumeur et la composition cellulaire du microenvironnement sera évalué par tissu macroarray. Une FISH sera réalisée pour caractériser les translocations chromosomiques des lymphomes folliculaires les plus récurrents.

L'association ajustée entre les variables d'exposition et la survie sans progression sera estimée par régression de Cox. Cette approche fournira les covariables indépendamment associées à la survie sans progression qui seront utilisées dans le développement d'un modèle moléculaire hiérarchique pour prédire la survie sans progression à 24 mois. L'ordre hiérarchique de pertinence dans la prédiction de la survie sans progression à 24 mois parmi les covariables sera établi par une analyse de partitionnement récursif. Globalement, cette approche permettra le développement d'un modèle dynamique multicouche pour anticiper la progression dans les 24 mois suivant le traitement.

Le modèle développé dans l'ensemble d'apprentissage sera testé dans les ensembles de validation et la performance du modèle (indice c et amélioration nette de la reclassification) dans l'ensemble de validation sera comparée à celle de l'ensemble d'apprentissage. La précision du modèle multicouche dans la prédiction de la survie sans progression à 24 mois sera comparée au FLIPI en utilisant le c-index et l'amélioration nette de la reclassification.