Immunoglobulin G fragment C receptor polymorphisms and KRAS mutations: Are they useful biomarkers of clinical outcome in advanced colorectal cancer treated with anti‐EGFR‐based therapy?
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
KRAS mutations have been identified as a strong predictor of resistance to anti-epidermal growth factor receptor (EGFR) therapies. Besides inhibiting the EGFR pathway, anti-EGFR monoclonal antibodies may exert antitumor effects through antibody-dependent cell-mediated cytotoxicity (ADCC). Through this mechanism, the antibody fragment C portion (Fcγ) interacts with Fc receptors (FcγRs) expressed by immune effectors cells. We investigated the association of FcγR polymorphisms and KRAS mutation with the clinical outcome of 104 refractory metastatic colorectal cancer (mCRC) patients treated with anti-EGFR antibodies. FcγRIIa-H131R and FcγRIIIa-V158F polymorphisms were analyzed in genomic DNA using a 48.48 dynamic array on the BioMark system (Fluidigm, South Sanfrancisco, CA, USA). Tumor tissues from 96 cases were screened for KRAS mutations. KRAS mutation was associated with a lower response rate (RR) (P = 0.035) and a shorter progression-free survival (PFS) (3 vs 7 months; P = 0.36). FcγRIIa-H131R and FcγRIIIa-V158F polymorphisms did not show statistically significant associations with response, PFS, or KRAS status. In the logistic regression analysis, KRAS status (P = 0.04) and skin toxicity (P = 0.03) were associated with RR. By multivariate analysis, the clinical risk classification (P = 0.006) and skin toxicity (P < 0.0001) were found to be independent risk factors for PFS. In conclusion, the FcγRIIa and FcγRIIIa polymorphisms are not useful as molecular markers for clinical outcome in mCRC patients. To date, the EORTC (European Organization for Research and Treatment of Cancer Classification), skin toxicity, and KRAS status are the only reliable biomarkers to identify patients that would benefit from anti-EGFR therapy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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