Epiregulin gene expression as a biomarker of benefit from cetuximab in the treatment of advanced colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anti-EGFR antibody, cetuximab, improves overall survival (OS) in K-ras wild-type chemotherapy-refractory colorectal cancer. Epidermal growth factor receptor ligand epiregulin (EREG) gene expression may further predict cetuximab benefit. METHODS: Tumour samples from a phase III clinical trial of cetuximab plus best supportive care (BSC) vs BSC alone (CO.17) were analysed for EREG mRNA gene expression. Predictive effects of high vs low EREG on OS and progression-free survival (PFS) were examined for treatment-biomarker interaction. RESULTS: Both EREG and K-ras status were ascertained in 385 (193 cetuximab, 192 BSC) tumour samples. Within the high EREG and K-ras wild-type status ('co-biomarker')-positive group (n=139, 36%), median PFS was 5.4 vs 1.9 months (hazard ratio (HR) 0.31; P<0.0001), and median OS was 9.8 vs 5.1 months (HR 0.43; P<0.001) for cetuximab vs BSC, respectively. In the rest (n=246, 64%), PFS (HR 0.82; P=0.12) and OS (HR 0.90; P=0.45) were not significantly different. Test for treatment interaction showed a larger cetuximab effect on OS (HR 0.52; P=0.007) and PFS (HR 0.49; P=0.001) in the co-biomarker-positive group. CONCLUSION: In pre-treated K-ras wild-type status colorectal cancer, patients with high EREG gene expression appear to benefit more from cetuximab therapy compared with low expression. Epiregulin as a selective biomarker requires further evaluation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».