Role of <i>KRAS</i> and <i>EGFR</i> As Biomarkers of Response to Erlotinib in National Cancer Institute of Canada Clinical Trials Group Study BR.21
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
PURPOSE: To evaluate the effect of KRAS and epidermal growth factor receptor (EGFR) genotype on the response to erlotinib treatment in the BR.21, placebo-controlled trial. PATIENTS AND METHODS: We analyzed 206 tumors for KRAS mutation, 204 tumors for EGFR mutation, and 159 tumors for EGFR gene copy by fluorescent in situ hybridization (FISH). We reanalyzed EGFR deletion/mutation using two highly sensitive techniques that detect abnormalities in samples with 5% to 10% tumor cellularity. KRAS mutation was analyzed by direct sequencing. RESULTS: Thirty patients (15%) had KRAS mutations, 34 (17%) had EGFR exon 19 deletion or exon 21 L858R mutations, and 61 (38%) had high EGFR gene copy (FISH positive). Response rates were 10% for wild-type and 5% for mutant KRAS (P = .69), 7% for wild-type and 27% for mutant EGFR (P = .03), and 5% for EGFR FISH-negative and 21% for FISH-positive patients (P = .02). Significant survival benefit from erlotinib therapy was observed for patients with wild-type KRAS (hazard ratio [HR] = 0.69, P = .03) and EGFR FISH positivity (HR = 0.43, P = .004) but not for patients with mutant KRAS (HR = 1.67, P = .31), wild-type EGFR (HR = 0.74, P = .09), mutant EGFR (HR = 0.55, P = .12), and EGFR FISH negativity (HR = 0.80, P = .35). In multivariate analysis, only EGFR FISH-positive status was prognostic for poorer survival (P = .025) and predictive of differential survival benefit from erlotinib (P = .005). CONCLUSION: EGFR mutations and high copy number are predictive of response to erlotinib. EGFR FISH is the strongest prognostic marker and a significant predictive marker of differential survival benefit from erlotinib.
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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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 découle