清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Human Germinal Center–associated Lymphoma (HGAL) Is a Reliable Marker of Normal and Neoplastic Follicular Helper T Cells Including Angioimmunoblastic T-Cell Lymphoma

BCL6公司 生发中心 CXCL13型 淋巴瘤 表型 血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤 免疫分型 滤泡性淋巴瘤 生物 病理 免疫学 癌症研究 抗体 B细胞 医学 流式细胞术 T细胞 趋化因子 遗传学 基因 炎症 免疫系统 趋化因子受体
作者
Matthew Koo,Jingjing Zhang,Brent Tan,Jason H. Kurzer,Dita Gratzinger,Shuchun Zhao,Carlos J. Suarez,Izidore S. Lossos,Roger A. Warnke,Yasodha Natkunam
出处
期刊:The American Journal of Surgical Pathology [Lippincott Williams & Wilkins]
卷期号:46 (5): 643-654 被引量:2
标识
DOI:10.1097/pas.0000000000001852
摘要

The diagnosis of angioimmunoblastic T-cell lymphoma (AITL) is complex and requires the demonstration of a T-follicular helper (TFH) phenotype. Immunophenotypic markers that detect the TFH phenotype are highly variable, thereby necessitating the use of 3 to 5 TFH markers to substantiate a TFH phenotype. We tested the utility of germinal center markers human germinal center–associated lymphoma (HGAL) and LIM-domain only 2 (LMO2) in detecting a TFH phenotype. We compared their staining to that of 6 TFH markers in current use, PD-1, ICOS, CXCL13, SAP, CD10, and BCL6, in a cohort of 23 AITL. Our results show that although both markers can detect a TFH phenotype, HGAL was superior to LMO2 in the percent of cells stained and the intensity of staining, 2 variables used to generate H -scores. Using H -scores as the metric, HGAL was most comparable to BCL6 among the currently used TFH markers and was more sensitive than CXCL13, SAP, CD10, and LMO2. PD-1 and ICOS emerged as the most robust of the 8 markers tested in this study in detecting a TFH phenotype. We conclude that HGAL is a reliable marker of TFH cells and can aid in the diagnosis of lymphomas of TFH derivation, particularly in the recognition of early patterns of AITL.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
无花果应助dwadwa采纳,获得10
1秒前
小可爱完成签到 ,获得积分20
1秒前
个性归尘应助科研通管家采纳,获得10
20秒前
27秒前
metoo完成签到,获得积分10
29秒前
40秒前
Doctor完成签到 ,获得积分10
41秒前
啦啦啦啦完成签到 ,获得积分10
51秒前
mymEN完成签到 ,获得积分10
56秒前
doreen完成签到 ,获得积分0
1分钟前
1分钟前
愛研究完成签到,获得积分10
1分钟前
生信小菜鸟完成签到 ,获得积分10
1分钟前
糟糕的翅膀完成签到,获得积分10
1分钟前
Nano-Su完成签到 ,获得积分10
1分钟前
水哥完成签到 ,获得积分10
1分钟前
虞无声完成签到,获得积分10
1分钟前
NexusExplorer应助lingquanmeng采纳,获得10
1分钟前
xiaoxiao31996完成签到 ,获得积分10
1分钟前
xiaoxiao31996关注了科研通微信公众号
2分钟前
2分钟前
LeoBigman完成签到 ,获得积分10
2分钟前
袁雪蓓完成签到 ,获得积分10
2分钟前
dwadwa发布了新的文献求助10
2分钟前
拾野完成签到 ,获得积分20
2分钟前
个性归尘应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
个性归尘应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
cmh完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
3711完成签到,获得积分10
2分钟前
宇文非笑完成签到 ,获得积分0
2分钟前
2分钟前
tangzhidi发布了新的文献求助10
2分钟前
务实的奇迹完成签到 ,获得积分10
2分钟前
jasmine完成签到 ,获得积分10
2分钟前
hx完成签到 ,获得积分10
2分钟前
开心每一天完成签到 ,获得积分10
2分钟前
3分钟前
氢锂钠钾铷铯钫完成签到,获得积分10
3分钟前
Square完成签到,获得积分10
3分钟前
高分求助中
Worked Bone, Antler, Ivory, and Keratinous Materials 1000
Algorithmic Mathematics in Machine Learning 500
Разработка метода ускоренного контроля качества электрохромных устройств 500
建筑材料检测与应用 370
Getting Published in SSCI Journals: 200+ Questions and Answers for Absolute Beginners 300
Advances in Underwater Acoustics, Structural Acoustics, and Computational Methodologies 300
The Monocyte-to-HDL ratio (MHR) as a prognostic and diagnostic biomarker in Acute Ischemic Stroke: A systematic review with meta-analysis (P9-14.010) 240
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3830505
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3372815
关于积分的说明 10475456
捐赠科研通 3092626
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1702234
邀请新用户注册赠送积分活动 818839
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 771101