A 12‐gene signature to distinguish colon cancer patients with better clinical outcome following treatment with 5‐fluorouracil or FOLFIRI
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Currently, there is no marker in use in the clinical management of colon cancer to predict which patients will respond efficiently to 5-fluorouracil (5-FU), a common component of all cytotoxic therapies. Our aim was to develop and validate a multigene signature associated with clinical outcome from 5-FU therapy and to determine if it could be used to identify patients who might respond better to alternate treatments. Using a panel of 5-FU resistant and sensitive colon cancer cell lines, we identified 103 differentially expressed genes providing us with a 5-FU response signature. We refined this signature using a clinically relevant DNA microarray-based dataset of 359 formalin-fixed and paraffin-embedded (FFPE) colon cancer samples. We then validated the final signature in an external independent DNA microarray-based dataset of 316 stage III FFPE samples from the PETACC-3 (Pan-European Trails in Alimentary Tract Cancers) clinical trial. Finally, using a drug sensitivity database of 658 cell lines, we generated a list of drugs that could sensitize 5-FU resistant patients using our signature. We confirmed using the PETACC-3 dataset that the overall survival of subjects responding well to 5-FU did not improve with the addition of irinotecan (FOLFIRI; two-sided log-rank test p = 0.795). Conversely, patients who responded poorly to 5-FU based on our 12-gene signature were associated with better survival on FOLFIRI therapy (one-sided log-rank test p = 0.039). This new multigene signature is readily applicable to FFPE samples and provides a new tool to help manage treatment in stage III colon cancer. It also provides the first evidence that a subgroup of colon cancer patients can respond better to FOLFIRI than 5-FU treatment alone.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle