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Enregistrement W2062382244 · doi:10.1158/0008-5472.sabcs13-p3-14-11

Abstract P3-14-11: Microarray data analysis and long term outcomes of NCIC-CTG MA.22: Neoadjuvant epirubicin and docetaxel with pegfilgrastim support for locally advanced breast cancer

2013· article· en· W2062382244 sur OpenAlexaff
Maureen Trudeau, JA Chapman, Bingqi Guo, M. Clemons, Rebecca Dent, Robert S. de Jong, Harriette Kahn, LE Shepherd, Kathleen I. Pritchard, Junnan Xu, P. O’Brien, Amadeo M. Parissenti

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensHealth Sciences CentreOttawa HospitalSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDocetaxelOncologyEpirubicinInternal medicineBreast cancerTissue microarrayCohortCancerSignificance analysis of microarraysMicroarrayGene expressionBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: 93 patients were enrolled in sequential phase 1 and 2 trials of epirubicin (E) and docetaxel (D) given at 3 (cohort A) or 2 weekly (cohort B) intervals. We previously reported clinical (93%) and pathologic response rates (pCR 7%) as well as the association of fall in tumour RNA integrity (RIN) with response (ASCO 2010). Here we report the results of microarray analysis of tumor specimens pre-and mid-treatment to determine genes which are differentially expressed in different groups. Methods: 6 core biopsies were collected for all patients pre-, mid- and post-treatment with ED. 3 cores were used for standard pathologic assessment while 3 were used for gene expression assessment using Agilent full genome microarrays. Pre- and mid-treatment cores were used with Agilent Feature Extraction Software to assess microarrays; and baseline continuous (% positive) immunohistochemical ER, PR, HER2, and Topo2 were investigated by schedule and dose. RNAs with RIN > = 5.0 were subjected to microarray analysis. NIH BRB array tools were used for investigations of differential gene expressions. K-M curves were generated for the phase 2 cohorts for disease free (DFS) and event free survival (EFS), and for ER− PR− and ER or PR+ subgroups. Results: Of the 93 patients, 47 were in cohort A and 46 in cohort B. Median overall survival was 6.34 years on study. DFS at 50 months was 55% for A (phase 2) and 67% for B (phase 2), while EFS was 55% for A and 63% for B. For ER or PR+ DFS and EFS were 60% and for ER− PR− DFS and EFS were 63%. 134 arrays were available in total: 57 from A, 68 from B with 11 reference breast tumour RNAs for standardization. Patients with and without microarrays were not significantly different. Pre-treatment, we found 3 differentially expressed genes in A and 6 in B between patients who did and did not have RIN > = 5.0 at mid-treatment. Comparing CR to non-CR (PR, SD, PD), 40 genes were found for A and 2 genes for B. Many genes were also differentially expressed in A and B when analyzed by pathologic factors ER, PR, HER2, Topo2, schedule and dose. Mid-treatment, 4,365 genes in A and 18,770 genes in B were significantly different from pre-treatment. Conclusion: At 50 months, DFS was 55% for 3 weekly and 67% for 2 weekly schedules of ED. The genes identified in each cohort pretreatment will be investigated further for relevance to predicting sensitivity or resistance to E or D. Citation Information: Cancer Res 2013;73(24 Suppl): Abstract nr P3-14-11.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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