Cisplatin pharmacogenetics, DNA repair polymorphisms, and esophageal cancer outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Genetic variations or polymorphisms within genes of the nucleotide excision repair (NER) pathway alter DNA repair capacity. Reduced DNA repair (NER) capacity may result in tumors that are more susceptible to cisplatin chemotherapy, which functions by causing DNA damage. We investigated the potential predictive significance of functional NER single nucleotide polymorphisms in esophageal cancer patients treated with (n = 262) or without (n = 108) cisplatin. METHODS: Four NER polymorphisms XPD Asp312Asn; XPD Lys751Gln, ERCC1 8092C/A, and ERCC1 codon 118C/T were each assessed in polymorphism-cisplatin treatment interactions for overall survival (OS), with progression-free survival (PFS) as a secondary endpoint. RESULTS: No associations with ERCC1 118 were found. Polymorphism-cisplatin interactions were highly significant in both OS (P = 0.002, P = 0.0001, and P < 0.0001) and PFS (P = 0.006, P = 0.008, and P = 0.0007) for XPD 312, XPD 751, and ERCC1 8092, respectively. In cisplatin-treated patients, variant alleles of XPD 312, XPD 751, and ERCC1 8092 were each associated with significantly improved OS (and PFS): adjusted hazard ratios of homozygous variants versus wild-type ranged from 0.22 [95% confidence interval (CI): 0.1-0.5] to 0.31 (95% CI: 0.1-0.7). In contrast, in patients who did not receive cisplatin, variant alleles of XPD 751 and ERCC1 8092 had significantly worse survival, with adjusted hazard ratios of homozygous variants ranging from 2.47 (95% CI: 1.1-5.5) to 3.73 (95% CI: 1.6-8.7). Haplotype analyses affirmed these results. CONCLUSION: DNA repair polymorphisms are associated with OS and PFS, and if validated may predict for benefit from cisplatin therapy in patients with esophageal cancer.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».