Skor 1 Skor 2 Skor 3 Pozitif olgu

sayısı

Skor 0 Skor 1 Skor 2 Skor 3 Pozitif olgu Pozitiflik yüzdesi FL 19 7 2 5 5 10 %52 MHL 21 1 5 7 8 15 %71 MZL 13 4 3 3 3 6 %46 KLL 16 5 2 4 5 9 %56 BL 9 1 3 0 5 5 %55 DBBHL 90 29 23 20 18 38 %42

FL: Foliküler lenfoma, MHL: Mantle hücreli lenfoma, MZL: Marjinal zon lenfoma, KLL: Küçük lenfositik

lenfoma, BL: Burkitt lenfoma, DBBHL: Diffüz büyük B hücreli lenfoma

İstatistiksel olarak DBBHL, FL, MHL, MZL, KLL ve BL‟de FOXP1 ekspresyonu açısından anlamlı farklılık bulunmadı ( p>0,005).

Foliküler Lenfoma, FOXP1 x100 Foliküler Lenfoma, FOXP1 x200

Marjinal zon lenfoma, FOXP1 x200 Mantle hücreli lenfoma, FOXP1 x200

Mantle hücreli lenfoma, FOXP1 x100

ġekil 8. Foliküler lenfoma, Marjinal zon lenfoma ve Mantle hücreli lenfomada immünohistokimyasal olarak FOXP1 ekspresyonu.

ALGORĠTMA SONUÇLARI - ANTĠKOR ĠLĠġKĠSĠ

Antikorların kullanılmadığı diğer algoritmalar ile uyumu ve immünreaktivite anlamlılığı da istatistiksel olarak değerlendirilmiştir.

Diffüz büyük B hücreli lenfomada algoritmalara göre FOXP1 ekspresyonu: Orta dereceli ve kuvvetli nükleer pozitiflik anlamlı kabul edildi (Şekil 9). Neoplastik hücrelerde Visco-Young algoritması için %60, Choi algoritması için %80 ve üzeri yaygınlıkta boyanma pozitif olarak değerlendirildi (10,11). Algoritmalara göre FOXP1 boyanma sonuçları Tablo 9‟da verilmiştir.

Tablo 9. Choi ve Visco-Young algoritmasında FOXP1 ekspresyonu

Pozitif Negatif Toplam

*CHOI GMK (n:50) 1 49 90 ABK (n:40) 13 27 *VISCO- YOUNG GMK (n:48) 1 47 90 ABK (n:42) 17 25

*Choi algoritmasında FOXP1 pozitifliği için yaygınlık eşik değeri ≥%80‟dir. Visco-Young algoritmasında FOXP1 pozitifliği için yaygınlık eşik değeri ≥%60‟tır. GMK: Germinal merkez kökenli, ABK: Aktive B hücre kökenli.

İstatistiksel olarak FOXP1 pozitif yaygınlık eşik değeri ≥%60 alındığında Hans, Choi ve Visco-Young algoritmalarının tümünde GMK ve ABK arasında FOXP1 ekspresyon pozitifliği ve negatifliği açısından anlamlı fark bulundu (p<0,001). FOXP1 pozitifliği ile algoritmalarda ABK tanısı arasındaki uyum; Hans algoritması ile önemsiz uyum (κ=0,304), Choi algoritması ile orta dercede (κ=0,429), Visco-Young algoritması ile önemsiz uyum (κ=0,398) bulundu.

Pozitif yaygınlık eşik değeri ≥%80 alındığında Hans, Choi ve Visco-Young algoritmalarının tümünde GMK ve ABK arasında FOXP1 pozitifliği ve negatifliği açısından anlamlı fark bulundu (Hans algoritması için; p=0,002, Choi ve Visco-Young algoritması için; p<0,001). FOXP1 pozitifliği ile algoritmalarda ABK tanısı arasındaki uyum; Hans algoritması ile önemsiz uyum (κ=0,225), Choi algoritması ile önemsiz uyum (κ=0,326), Visco-Young algoritması ile önemsiz uyum (κ=0,301) bulundu.

Diffüz büyük B hücreli lenfoma, FOXP1x100 Diffüz büyük B hücreli lenfoma, FOXP1 x200 ġekil 9.Diffüz büyük B hücreli lenfomada FOXP1 ekspresyonu.

Diffüz büyük B hücreli lenfomada algoritmalara göre CD10 ekspresyonu:

Her 3 algoritmadada kullanılan anti-CD10 antikoru için membranöz ve sitoplazmik+membranöz boyanmalar pozitif kabul edildi (Şekil 10). Üç algoritma için boyanma yaygınlık eşik değeri ≥%30 alındı (9-11). Algoritmalara göre CD10 boyanma sonuçları Tablo 10‟da verilmiştir.

Tablo 10. Algoritmalarda CD10 ekspresyonu

Pozitif Negatif Toplam

HANS GMK (n:41) 29 12 90 ABK (n:49) 0 49 CHOI GMK (n:50) 28 22 90 ABK (n:40) 1 39 VISCO- YOUNG GMK (n:48) 29 19 90 ABK (n:42) 0 42

GMK: Germinal merkez kökenli, ABK: Aktive B hücre kökenli.

İstatistiksel olarak Hans, Choi ve Visco-Young algoritmalarının tümünde GMK ve ABK arasında CD10 ekspresyon pozitifliği ve negatifliği açısından anlamlı fark bulundu (p<0.001). CD10 ekspresyon pozitifliği ile algoritmalarda GMK tanısı arasındaki uyum; Hans algoritması ile güçlü (κ=0.680), Choi algoritması ile orta dercede (κ=0.550), Visco-Young algoritması ile güçlü (κ=0.616) bulundu.

Diffüz büyük B hücreli lenfoma, CD10 x100 Diffüz büyük B hücreli lenfoma, CD10 x200 ġekil 10.Diffüz büyük B hücreli lenfomada CD10 ekspresyonu.

Diffüz büyük B hücreli lenfomada algoritmalara göre BCL6 ekspresyonu: Her 3 algoritmadada kullanılan anti-BCL6 antikoru için nükleer boyanmalar pozitif kabul edildi (Şekil 11). 3 algoritma için boyanma yaygınlık eşik değeri ≥%30 alındı (9-11). Algoritmalara göre BCL6 immünekspresyon sonuçları Tablo 11‟de verilmiştir.

Tablo 11. Algoritmalarda BCL6 ekspresyonu

Pozitif Negatif Toplam

HANS GMK (n:41) 24 17 90 ABK (n:49) 12 37 CHOI GMK (n:50) 32 18 90 ABK (n:40) 5 35 VISCO- YOUNG GMK (n:48) 33 15 90 ABK (n:42) 5 37

GMK: Germinal merkez kökenli, ABK: Aktive B hücre kökenli

İstatistiksel olarak Hans, Choi ve Visco-Young algoritmalarının tümünde GMK ve ABK arasında BCL6 immunreaktivite pozitifliği ve negatifliği açısından anlamlı fark bulundu (p<0.001). BCL6 ekspresyonu ile algoritmalarda GMK tanısı arasındaki uyum; Hans algoritması ile önemsiz uyum (κ=0.356), Choi algoritması ile orta dercede (κ=0.519), Visco- Young algoritması ile orta derecede (κ=0.552) bulundu.

ġekil 11. Diffüz büyük B hücreli lenfomada BCL6 ekspresyonu (x200).

Diffüz büyük B hücreli lenfomada algoritmalara göre MUM1 ekspresyonu: Orta ve kuvvetli nükleer pozitiflik anlamlı kabul edildi (Şekil 12). Neoplastik hücrelerde Hans algoritması için %30, Choi algoritması için %80 ve üzeri yaygınlıkta MUM1 ekspresyonu pozitif olarak değerlendirildi (10,11). Algoritmalara göre MUM1 immünekspresyon sonuçları Tablo 12‟de verilmiştir.

Tablo 12. Algoritmalarda MUM1 ekspresyonu

Pozitif Negatif Toplam

*HANS GMK (n:41) 17 24 90

ABK (n:49) 44 5

*CHOI GMK (n:50) 5 45 90

ABK (n:40) 22 18

*Hans algoritmasında MUM1 pozitifliği için yaygınlık eşik değeri >%30‟dur. Choi algoritmasında MUM1

pozitifliği için yaygınlık eşik değeri >%80‟dir. GMK: Germinal merkez kökenli, ABK: Aktive B hücre kökenli. İstatistiksel olarak MUM1 pozitifliği için yaygınlık eşik değeri ≥%30 alındığında Hans, Choi ve Visco-Young algoritmalarının tümünde GMK ve ABK arasında MUM1 immunekspresyon pozitifliği ve negatifliği açısından anlamlı fark bulundu (p<0.001). Anti MUM1 antikor pozitifliği ile algoritmalarda ABK tanısı arasındaki uyum; Hans algoritması ile orta dereccede (κ=0.473), Choi algoritması ile orta dercede (κ=0,400), Visco-Young algoritması ile önemsiz uyum (κ=0.348) bulundu.

Pozitif yaygınlık eşik değeri ≥%80 alındığında Hans, Choi ve Visco-Young algoritmalarının tümünde GMK ve ABK arasında MUM1 pozitifliği ve negatifliği açısından anlamlı fark bulundu (p<0.001). MUM1 immünreaktivitesi ile algoritmalarda ABK tanısı arasındaki uyum; Hans algoritması ile önemsiz uyum (κ=0.313), Choi algoritması ile orta derecede (κ=0.465), Visco-Young algoritması ile önemsiz uyum (κ=0.384) bulundu.

ġekil 12.Diffüz büyük B hücreli lenfomada MUM1 ekspresyonu (x200).

Diffüz büyük B hücreli lenfomada algoritmalara göre GCET1 ekspresyonu: Sitoplazmik ve membranöz boyanma pozitif kabul edildi (Şekil 13). Neoplastik hücrelerde Choi algoritması için %80 ve üzeri yaygınlıkta boyanma pozitif olarak değerlendirildi (10,11). Choi algoritmasına göre immünekspresyon sonuçları Tablo 13‟de verilmiştir.

Tablo 13. Choi algoritmasında GCET1 ekspresyonu

Pozitif Negatif Toplam

CHOI GMK (n:50) 27 23 90

ABK (n:40) 7 33

GMK: Germinal merkez kökenli, ABK: Aktive B hücre kökenli

İstatistiksel olarak Hans, Choi ve Visco-Young algoritmalarının tümünde GMK ve ABK arasında GCET1 pozitifliği ve negatifliği açısından anlamlı fark bulundu (Hans algoritması için; p=0.002 - Choi ve Visco-Young algoritması için; p<0.001). GCET1 immünreaktivitesi ile algoritmalarda GMK tanısı arasındaki uyum; Hans algoritması ile

önemsiz uyum (κ=0.308), Choi algoritması ile önemsiz uyum (κ=0.390), Visco-Young algoritması ile önemsiz uyum (κ=0.331) bulundu.

Diffüz büyük B hücreli lenfoma, GCET1 x100 Diffüz büyük B hücreli lenfoma, GCET1 x400 ġekil 13.Diffüz büyük B hücreli lenfomada GCET1 ekspresyonu.

Diffüz büyük B hücreli lenfomada algoritmalara göre GCET2 ekspresyonu: Algoritmalarda kullanılmayan anti-GCET2 antikoru için sitoplazmik boyanma anlamlı kabul edildi (Şekil 14). Ekspresyon pozitifliği açısından boyanma yaygınlığının eşik değeri ≥%30 olarak alındı (76).GCET2 boyama sonuçlarının algoritma sonuçları ile karşılaştırılması Tablo 14‟te verilmiştir.

Tablo 14. GCET2 boyama sonuçlarının algoritma sonuçları ile karĢılaĢtırılması

Pozitif Negatif Toplam

HANS GMK (n:41) 30 11 90 ABK (n:49) 21 28 CHOI GMK (n:50) 36 14 90 ABK (n:40) 13 27 VISCO- YOUNG GMK (n:48) 34 14 90 ABK (n:42) 16 26

İstatistiksel olarak Hans algoritmasında GMK ve ABK arasında GCET2 ekspresyon pozitifliği ve negatifliği açısından anlamlı fark bulunmadı (p=0.008). Choi ve Visco-Young algoritmalarının her ikisinde GMK ve ABK arasında GCET2 pozitifliği ve negatifliği açısından anlamlı fark bulundu (Choi algoritması için: p<0.001 – Visco-Young algoritması için: p=0.02). GCET2 pozitifliği ile algoritmalarda GMK tanısı arasındaki uyum; Hans algoritması ile önemsiz uyum (κ=0.279), Choi algoritması ile önemsiz uyum (κ=0.361), Visco-Young algoritması ile önemsiz uyum (κ=0.324) bulundu.

Diffüz büyük B hücreli lenfoma, GCET2 x200 Diffüz büyük B hücreli lenfoma, GCET2 x400 ġekil 14.Diffüz büyük B hücreli lenfomada GCET2 ekspresyonu.

Diffüz büyük B hücreli lenfomada algoritmalara göre LMO2 ekspresyonu:

Algoritmalarda kullanılmayan anti-LMO2 antikoru için nükleer boyanma anlamlı kabul edildi (Şekil 15). Ekspresyon pozitifliği açısından boyanma yaygınlığının eşik değeri ≥%30 olarak alındı (13).LMO2 immünekspresyon sonuçlarının algoritma sonuçları ile karşılaştırılması Tablo 15‟te verilmiştir.

Tablo 15. LMO2 boyama sonuçlarının algoritma sonuçları ile karĢılaĢtırılması

Pozitif Negatif Toplam

HANS GMK (n:41) 38 3 90 ABK (n:49) 20 29 CHOI GMK (n:50) 46 4 90 ABK (n:40) 12 28 VISCO- YOUNG GMK (n:48) 44 4 90 ABK (n:42) 14 28

GMK: Germinal merkez kökenli, ABK: Aktive B hücre kökenli.

İstatistiksel olarak Hans, Choi ve Visco-Young algoritmalarının tümünde GMK ve ABK arasında LMO2 ekspresyon pozitifliği ve negatifliği açısından anlamlı fark bulundu (p<0.001). LMO2 pozitifliği ile algoritmalarda GMK tanısı arasındaki uyum; Hans algoritması ile orta derecede (κ=0.528), Choi algoritması ile orta derecede (κ=0.593), Visco- Young algoritması ile orta derecede uyum (κ=0.570) bulundu.

Diffüz büyük B hücreli lenfoma, LMO2 x100 Diffüz büyük B hücreli lenfoma, LMO2 x200 ġekil 15.Diffüz büyük B hücreli lenfomada LMO2 ekspresyonu.

LMO2 ve GCET2 ile diğer antikorlar arası karĢılaĢtırma:

Bir germinal merkez belirteci olan GCET2 ile algoritmalarda kullanılan germinal merkez belirteçleri olan CD10, BCL6 ve GCET1 arasında istatistiksel olarak anlamlı ilişki bulunmamıştır (p>0.005). Diğer germinal merkez belirteci olan LMO2 ile CD10, BCL6 ve

GCET1 arasında anlamlı ilişki bulunmuştur (p<0.005). Özellikle BCL6 ve LMO2 arası uyuma bakıldığında orta dereceli uyum (κ=0,429) saptanmıştır. LMO2 ile CD10 ve GCET1 arası uyum önemsiz derecede bulunmuştur (κ<0.40).

Algoritma sonuçlarının karĢılaĢtırılması:

Doksan DBBHL olgusuna uygulanan immünohistokimyasal boyama sonuçlarına göre Hans, Choi ve Visco-Young algoritmaları ile elde edilen alt tipleme sonuçları Tablo 16‟da, farklı sonuçlar elde edilen olgular ve bu olgulardaki GCET2 ve LMO2 ekspresyonu Tablo 17‟de verilmiştir.

Tablo 16. Hans, Choi ve Visco-Young algoritmaları ile elde edilen alt tipleme sonuçları

GMK ABK TOPLAM

HANS 41 49 90

CHOI 50 40 90

VISCO-YOUNG 48 42 90

GMK: Germinal merkez kökenli, ABK: Aktive B hücre kökenli.

Tablo 17. Algoritmalara göre farklı subtiplere ayrılan DBBHL olguları ve bu olgulardaki GCET2 ve LMO2 ekspresyonu.

No-Olgu no* Hans Choi Visco-Young GCET2 LMO2

1-16 ABK GMK GMK P P 2-19 ABK GMK GMK P P 3-20 ABK GMK GMK N P 4-25 ABK GMK ABK P P 5-26 ABK GMK GMK P N 6-40 ABK GMK GMK P P 7-61 ABK GMK GMK N P 8-75 GMK ABK GMK P P 9-76 ABK GMK ABK P P 10-81 ABK GMK ABK P P 11-90 ABK GMK GMK P P

İstatistiksel olarak uyuma bakıldığında Hans algoritması ile Choi algoritması arasında güçlü (κ=0.758), Hans algoritması ile Visco-Young algoritması arasında çok güçlü (κ=0.845), Choi algoritması ile Visco-Young algoritması arasında çok güçlü (κ=0.910) uyum bulundu.

TARTIġMA

Çalışmaya Trakya Üniversitesi Tıp Fakültesi Patoloji Anabilim Dalı arşivindeki 1998- 2011 yılları arasında tanı almış 172 adet B hücre immunfenotipli HDL alındı. Olgu seçiminde immünohistokimyasal boyama için uygunluk ve istatistiksel açıdan değerlendirme için yeterli sayı ön planda tutulduğundan, olgu dağılımı tümör tiplerinin toplumda görülme sıklığını yansıtmamaktadır.

Olgular yaş ve cinsiyet dağılımı açısından incelendiğinde DBBHL olgularında yaş ortalaması 62, erkek kadın oranı 1.2/1, FL olgularında yaş ortalaması 59, erkek kadın oranı 0.9/1, MZL olgularında yaş ortalaması 63, erkek kadın oranı 1.2/1, MHL olgularında yaş ortalaması 66, erkek kadın oranı 2.5/1, KLL olgularında yaş ortalaması 63, erkek kadın oranı 3/1, BL olgularında yaş ortalaması 38, erkek kadın oranı 1.3/1 bulundu. Literatürde KLL için erkek kadın oranı 2/1, BL için erkek kadın oranı 2/1 olarak bildirilmiştir. Diğer yaş ve cinsiyet dağılımları literatür ile uyumluydu.

Dünya Sağlık Örgütü 2008 Lenfoma Sınıflaması‟na göre 6 olgunun tanısı yeniden düzenlendi. B hücreli küçük lenfositik tip HDL, Küçük çentiksiz B hücreli HDL ve Küçük lenfositik lenfoma tanılı 3 olguya güçlü ve diffüz cyclinD1, CD20 ve CD5 immünreaktivitesi nedeniyle MHL tanı güncellemesi yapıldı. B hücreli küçük lenfositik tip HDL, Diffüz küçük hücreli HDL, Küçük B hücreli HDL tanılı 3 olguya CD5, CD23 immünreaktivite pozitifliği, CD10, cyclinD1 immunreaktivitesi görülmemesi nedeniyle KLL tanı güncellemesi yapıldı.

Forkhead box protein P1 normal lenfoid dokuda germinal merkezde, mantle zonda ve T hücre zonundaki az sayıdaki B hücresinde boyanır. Tümör hücrelerinde ekspresyon kaybı, sitoplazmik ekspresyon veya overekspresyon görülebilir (77). Lenfoma dışı tümörlerde de FOXP1 ekspresyonu incelenmiş, bir çalışmada FOXP1 mRNA düzeyleri normal ve tümörlü

hastalarda karşılaştırılmış; kolon tümörlerinin %73‟ünde ekspresyon kaybı gösterdiği, mide tümörlerinin %75‟inde overeksprese olduğu gösterilmiştir (57).

Normal B lenfosit diferansiyasyonu sırasında lenfoblastlarda Ig genleri olan V, D, J segmentleri yeniden düzenlemeye uğrar ve bu düzenleme için RAG (Rekombinasyon Aktivasyon Geni) endonükleaz gereklidir. RAG; mRNA, protein yapımı ve kanser hücrelerindeki Ig sentezinde belirleyici rol oynayan bir gendir. Fakat mekanizması henüz tam anlaşılamamıştır. FOXP1 ve diğer transkripsiyon faktörlerinin overekspresyonu belirgin şekilde RAG ekspresyonunu arttırır. Bunların inaktivasyonu ise RNA düzeyinde RAG ekspresyonunu azaltmaktadır (78). Banham ve ark. çalışmalarında düşük prognoza sahip DBBHL‟lerde FOXP1 ekspresyonunun olduğunu p(0,0001), FOXP1 pozitif hastalarda sağkalımın ortalama 1.6 yıl, negatif hastalarda 12.2 yıl olduğunu bildirmişlerdir (79).

Bir çalışmada 27 gastrik, 23 intestinal MALT lenfoma vakasına FOXP1 boyama uygulanmış gastrik tiplerin %46‟sında, intestinal tiplerin %7‟sinde nükleer pozitif boyanma tespit edilmiş ve FOXP1 ekspresyonunun yaşam süresini olumsuz etkilediği bildirilmiştir; p(0,035) (80). Bir başka çalışmada 70 MALT lenfomanın 20‟sinde anti FOXP1 antikoru ile nükleer pozitiflik saptanmış ve güçlü FOXP1 ekspresyonunun agresif DBBHL‟ye transformasyona gösterge olabileceği yorumu getirilmiştir (81). FOXP1 ekspresyonu FL‟de overeksprese, Klasik ve Lenfosit baskın HL‟ de az sayıda vakada pozitif bulunmuştur (82). Çalışmamızda orta dereceli ve güçlü nükleer boyanma yaygınlık derecesi %30 ve üzerinde olan olgular FOXP1 ekspresyonu açısından pozitif kabul edildi (14). DBBHL‟lerde % 42, FL‟de %52, MHL‟de %71, MZL‟de %46, KLL‟de %56, BL‟de %55 oranında pozitif ekspresyon saptandı. İstatistiksel olarak bu lenfoma tipleri arasında ekspresyon pozitifliği açısından anlamlı bir fark bulunmadı. Her ne kadar özellikle lenfoma dışı tümörlerde ekspresyon kaybı da olabileceği gösterilsede, lenfoma olgularında yukarıda bahsedildiği şekilde artmış FOXP1 ekspresyonunun prognoz açısından olumsuz bir gösterge olduğu veya daha agresif bir lenfomaya dönüşümün habercisi olabileceği göz önünde bulundurulmalıdır. Bu nedenle B hücre immünfenotipli HDL olgularında ayırıcı tanı için önemli bir katkısı olmasa da hastalığın seyri açısından ekspresyon düzeyinin belirlenmesi önemli olabilir.

Birleşik Devletler Ulusal Kanser Enstitüsü mRNA gen ekspresyon profillerine dayanarak DBBHL‟leri GMK ve ABK olarak sınıflamış, CHOP tedavisine Rituximab eklenmesinin sağkalımı artırdığı tespit edilmiştir (45). GMK DBBHL‟ler Uluslararası prognostik indeks (IPI) skorundan bağımsız olarak daha iyi prognoza sahiptirler (46).

Çalışmamızda 90 adet DBBHL olgusu GMK ve ABK olarak Hans, Choi ve Visco- Young algoritmalarına göre ayrı ayrı alt tiplere ayrıldı. Hans algoritması ile 41 olgu GMK, 49

olgu ABK olarak, Choi algoritması ile 50 olgu GMK, 40 olgu ABK olarak, Visco-Young algoritması ile 48 olgu GMK, 42 olgu ABK olarak sınıflandı. İstatistiksel olarak Choi ve Visco-Young algoritma sonuçları arası uyum çok güçlü olarak belirlendi. 3 algoritma arasında uyum olmayan olgular incelendiğinde Hans algoritması ile ABK olarak sınıflanan 8 olgunun Choi ve Visco-Young algoritmaları ile GMK olarak sınıflandığı görüldü. 2 olgu Hans ve Visco-Young algoritmaları ile ABK, Choi algoritması ile GMK olarak sınıflandı. 1 olgu ise Hans ve Visco-Young algoritmaları ile GMK, Choi algoritması ile ABK olarak alt tipe ayrıldı.

Visco ve ark. R-CHOP tedavisi alan 475 DBBHL olgusuna CD10, GCET1, FOXP1, MUM1 ve BCL6 immünohistokimyasal boyama uygulamış, aynı zamanda aynı vakalara GEP de çalışmışlar ve sonuçları karşılaştırmışlardır. GEP sonucu sınıflandırılamayan 44 olguimmünohistokimyasal değerlendirmeden çıkarmışlardır. CD10, FOXP1, BCL6 üçlüsü ile alt tiplemenin GEP sonuçları ile %92.6 oranında uyumlu olduğunu bildirmişlerdir. Bu çalışmada Hans ve Choi algoritmaları da aynı olgulara uygulanmış ve GEP sonuçları ile sırasıyla %87.3, %90.1 uyumluluk saptamışlardır. Visco ve ark. yayınladıkları raporda Hans algoritması için; CD10 negatif olgulara uyguladıkları BCL6‟ya fazla belirleyici rol verildiği, GEP ile uyumluluğunun düşük olduğu eleştirilerini yapmışlardır. Bunun nedeni olarak anti- BCL6 antikorunun boyanmasındaki zorluk ve patologlar arasındaki yorum farklılıkları gösterilmiştir. Choi algoritması için ise;Hans algoritmasına göre GEP analizi sonuçları ile daha uyumlu olmasına rağmen 5 çeşit antikor kullanılmasının ve bunun yorumlanmasının zorluklar çıkaracağı düşüncesine yer vermişlerdir. Aynı şekilde Meyer ve ark. tarafından oluşturulan Tally algoritmasının da fazla sayıda antikor kullanması (üç tanesi patologlar tarafından sık kullanılmayan) Visco ve arkadaşlarının makalesinde eleştirilmiştir (11). Bizce de az sayıda antikorla ve patologlar tarafından daha sık kullanılan antikorlarla yapılacak bir sınıflama, uygulama kolaylığı yanında yorum farkını en aza indirecektir. Bu nedenle Visco- Young algoritması kullanım açısından da daha uygun görünmektedir.

Choi ve ark. (10), Visco ve ark. (11) ayrı araştırmalarda kendi algoritmalarının Hans algoritmasına (9) oranla GEP ile daha yüksek oranda uyumluluk gösterdiğini bildirmişlerdir. Bizim çalışmamızda da Choi ve Visco-Young algoritmaları arasında çok güçlü uyum tespit edilmiştir. Özellikle Hans algoritması ile ABK tip olarak sınıflanan 8 olgunun diğer algoritmalar tarafından ortak olarak GMK tip olarak sınıflanması dikkat çekiciydi ve Hans algoritmasının GMK tip olguları ayırmada nispeten yetersiz olabileceği düşüncesine yol açtı. Son yıllarda yapılan genetik çalışmalarda ABK ve GMK alt tip DBBHL‟lerde tümör gelişiminde farklı yolak ve mekanizmaların rol oynadığı tespit edilmiş, bu yolakların ABK alt

tipte tedaviye dirençle ve kötü sağkalım ile ilişkili olduğu ortaya konulmuştur (7,48,49). DBBHL‟de önceki yıllarda kullanılan klasik CHOP tedavisine dirençli olguların artık büyük oranda ABK alt tip olduğu, tedaviye Rituximab eklenmesinin ABK alt tiplerde sağkalımı artırdığı bilinmektedir (45). Günümüzde ABK kökenli olsun olmasın DBBHL‟lerde tedavide altın standart R-CHOP tedavisidir. Ancak ABK alt tip DBBHL‟lerde sağkalımın GMK alt tipe göre Uluslararası Prognostik İndeks (IPI) skorundan bağımsız olarak daha kötü seyirli olduğu bilinmektedir (46). Bu nedenle bazı klinikler tarafından sağkalım öngörüsü açısından alt tipleme sonuçları istenmektedir. Bunların yanında ABK tip DBBHL tedavisi için alternatif tedavi araştırmaları yoğun olarak yapılmaktadır (83-86) ve yakın gelecekte DBBHL‟lerde alt tiplemenin standart olarak isteneceği öngörülmektedir. Bu nedenle literatür taramalarımızda dikkat çekici ölçüde yankı ve kabul gören Hans ve Choi algoritmaları yanı sıra en son yapılan, geniş katılımlı ve çok sayıda olgu ile çalışılan Visco-Young algoritmasını çalışmamıza dahil ettik. Sonuçta Visco-Young algoritması ile Choi algoritması sonuçları arasında oldukça güçlü uyum tespit edildi. Visco ve arkadaşlarının yayınlarındada belirtildiği gibi Choi algoritmasının 5 tip antikor ile immünohistokimyasal çalışma gerektirmesi, ayrıca sıklıkla kullanılmayan bir antikor olan ve boyama sonucu yorumlanması bizim çalışmamızda da zorluklara neden olan GCET1‟in yer alması algoritma seçimimizde olumsuz faktör olarak rol oynadı. Sitoplazmik ve membranöz boyanma pozitif kabul edilen anti-GCET1 antikoru ile boyanan olgularda zeminde görülen artefaktif boyanmalar çalışmamızda zaman kaybına ve yorum güçlüğüne neden olmuştur.

Algoritmalarda kullanılan antikorların kullanıldıkları algoritmadaki sonuca olan etki güçlerini ve uyum oranını inceledik. Her 3 algoritma için yayınlarda her bir antikor için ayrı ayrı pozitif ve negatif bulunan olgu sayısı toplam olarak belirtilmediğinden karşılaştırma yapılamadı.

Diffüz büyük B hücreli lenfomalardaalgoritmalara göre FOXP1 ekspresyonu; neoplastik hücrelerde Visco-Young algoritması için % 60, Choi algoritması için %80 ve üzeri yaygınlıkta boyanma pozitif olarak kabul edildi (10,11). Buna göre 90 DBBHL olgusunda Choi algoritması ile ABK olarak sınıflanan 40 olgunun 13‟ünde FOXP1 anlamlı ekspresyonu saptandı. GMK tip olarak sınıflanan 50 olgunun sadece 1 tanesinde pozitiflik mevcuttu. Visco-Young algoritması ile ABK tip olarak sınıflanan 42 olgunun 17‟sinde,GMK tip olarak sınıflanan 48 olgunun sadece 1 tanesinde anlamlı FOXP1 ekspresyonu görüldü.

İstatistiksel olarak FOXP1 pozitif yaygınlık eşik değeri ≥%60 alındığında Visco- Young algoritmasına göre ABK ve GMK olarak sınıflanan olgular arasında anlamlı

ekspresyon farkı bulundu. Bir ABK belirteci olan FOXP1‟in ABK olarak sınıflanan olgular ile uyumu orta derecede tespit edildi.

Bir araştırmada 141 DBBHL vakasından %67.4‟ünde FOXP1 ekspresyon varlığı saptanmıştır. ABK‟lerin %74.4‟ünde, GMK‟lerin %54.9‟unda pozitif ekspresyon saptanmış, ABK tip DBBHL olguları ile ilişkili olduğu, ikinci bir biomarker olarak kullanılabileceği ifade edilmiştir. Ancak çalışmada olgularda orta ve yüksek derecede nükleer boyanmalar pozitif kabul edilmiştir ve herhangi bir eşik değeri verilmemiştir (87).

İstatistiksel olarak FOXP1 pozitif yaygınlık eşik değeri ≥%80 alındığında Choi