Pooled Analysis of the Prognostic and Predictive Effects of <i>KRAS</i> Mutation Status and <i>KRAS</i> Mutation Subtype in Early-Stage Resected Non–Small-Cell Lung Cancer in Four Trials of Adjuvant Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We undertook this analysis of KRAS mutation in four trials of adjuvant chemotherapy (ACT) versus observation (OBS) to clarify the prognostic/predictive roles of KRAS in non-small-cell lung cancer (NSCLC). METHODS: KRAS mutation was determined in blinded fashion. Exploratory analyses were performed to characterize relationships between mutation status and subtype and survival outcomes using a multivariable Cox model. RESULTS: Among 1,543 patients (763 OBS, 780 ACT), 300 had KRAS mutations (codon 12, n = 275; codon 13, n = 24; codon 14, n = 1). In OBS patients, there was no prognostic difference for overall survival for codon-12 (mutation v wild type [WT] hazard ratio [HR] = 1.04; 95% CI, 0.77 to 1.40) or codon-13 (HR = 1.01; 95% CI, 0.47 to 2.17) mutations. No significant benefit from ACT was observed for WT-KRAS (ACT v OBS HR = 0.89; 95% CI, 0.76 to 1.04; P = .15) or codon-12 mutations (HR = 0.95; 95% CI, 0.67 to 1.35; P = .77); with codon-13 mutations, ACT was deleterious (HR = 5.78; 95% CI, 2.06 to 16.2; P < .001; interaction P = .002). There was no prognostic effect for specific codon-12 amino acid substitution. The effect of ACT was variable among patients with codon-12 mutations: G12A or G12R (HR = 0.66; P = .48), G12C or G12V (HR = 0.94; P = .77) and G12D or G12S (HR = 1.39; P = .48; comparison of four HRs, including WT, interaction P = .76). OBS patients with KRAS-mutated tumors were more likely to develop second primary cancers (HR = 2.76, 95% CI, 1.34 to 5.70; P = .005) but not ACT patients (HR = 0.66; 95% CI, 0.25 to 1.75; P = .40; interaction, P = .02). CONCLUSION: KRAS mutation status is not significantly prognostic. The potential interaction in patients with codon-13 mutations requires validation. At this time, KRAS status cannot be recommended to select patients with NSCLC for ACT.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».