A 12‐gene signature to distinguish colon cancer patients with better clinical outcome following treatment with 5‐fluorouracil or FOLFIRI
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».