A Predictive Genetic Signature for Response to Fluoropyrimidine-Based Neoadjuvant Chemoradiation in Clinical Stage II and III Rectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Pre-operative chemoradiation (CRT) is currently the standard of care for patients with clinical stage II and III rectal cancer but only about 45% of patients achieve tumor downstaging and <20% of patients achieve a pathologic complete response. Better methods to stratify patients according to potential neoadjuvant treatment response are needed. We used microarray analysis to identify a genetic signature that correlates with a pathological complete response (pCR) to neoadjuvant CRT. We performed a gene network analysis to identify potential signaling pathways involved in determining response to neoadjuvant treatment. PATIENTS AND METHODS: We identified 31 T3-4 N0-1 rectal cancer patients who were treated with neoadjuvant fluorouracil-based CRT. Eight patients were identified to have achieved a pCR to treatment while 23 patients did not. mRNA expression was analyzed using cDNA microarrays. The correlation between mRNA expression and pCR from pre-treatment tumor biopsies was determined. Gene network analysis was performed for the genes represented by the predictive signature. RESULTS: A genetic signature represented by expression levels of the three genes EHBP1, STAT1, and GAPDH was found to correlate with a pCR to neoadjuvant treatment. The difference in expression levels between patients who achieved a pCR and those who did not was greatest for EHBP1. Gene network analysis showed that the three genes can be connected by the gene ubiquitin C (UBC). CONCLUSION: This study identifies a 3-gene signature expressed in pre-treatment tumor biopsies that correlates with a pCR to neoadjuvant CRT in patients with clinical stage II and III rectal cancer. These three genes can be connected by the gene UBC, suggesting that ubiquitination is a molecular mechanism involved in determining response to treatment. Validating this genetic signature in a larger number of patients is proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».