Gepersonaliseerd risicostratificatiemodel van patiënten met folliculair lymfoom

Reeds bestaand en gecodeerd tumorbiologisch materiaal en gezondheidsgerelateerde persoonsgegevens worden achteraf verzameld. De FL-diagnose wordt bevestigd door een centraal pathologisch onderzoek. Somatische tumormutaties, herschikking van immunoglobulinegenen en mutatiestatus zullen worden geanalyseerd door middel van gerichte, diepe next-generation sequencing van genomisch DNA van tumoren. Genexpressieprofilering zal worden uitgevoerd door gerichte RNA-Seq van biopsie-afgeleid RNA.

Een immunohistochemiepanel dat zowel het tumorfenotype als de cellulaire samenstelling van de micro-omgeving beoordeelt, zal worden beoordeeld door middel van weefselmacroarray. FISH zal worden uitgevoerd om de meest recidiverende chromosomale translocaties van folliculair lymfoom te karakteriseren.

De gecorrigeerde associatie tussen blootstellingsvariabelen en progressievrije overleving zal worden geschat door middel van Cox-regressie. Deze benadering zal de covariaten opleveren die onafhankelijk geassocieerd zijn met progressievrije overleving die zullen worden gebruikt bij de ontwikkeling van een hiërarchisch moleculair model om progressievrije overleving na 24 maanden te voorspellen. De hiërarchische volgorde van relevantie bij het voorspellen van 24 maanden progressievrije overleving tussen covariaten zal worden vastgesteld door middel van recursieve partitioneringsanalyse. Al met al zal deze aanpak de ontwikkeling van een meerlagig dynamisch model mogelijk maken om progressie binnen 24 maanden na de behandeling te anticiperen.

Het in de trainingsset ontwikkelde model wordt getest in de validatiesets en de modelprestaties (c-index en netto herclassificatieverbetering) in de validatieset worden vergeleken met die in de trainingsset. De nauwkeurigheid van het meerlagenmodel bij het voorspellen van progressievrije overleving na 24 maanden zal worden vergeleken met de FLIPI met behulp van c-index en netto herclassificatieverbetering.