Prognostic and Predictive Importance of p53 and RAS for Adjuvant Chemotherapy in Non–Small-Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: p53 and RAS are multifunctional proteins that are critical to cell cycle regulation, apoptosis, cell survival, gene transcription, response to stress, and DNA repair. We have evaluated the prognostic and predictive value of p53 gene/protein aberrations using tumor samples from JBR.10, a North American phase III intergroup trial that randomly assigned 482 patients with completely resected stage IB and II non-small-cell lung cancer (NSCLC) to receive four cycles of adjuvant cisplatin plus vinorelbine or observation alone. METHODS: p53 protein expression was evaluated by immunohistochemistry. Mutations in exons 5 to 9 of the p53 gene were determined by denaturing high-performance liquid chromatography and confirmed by sequencing. RAS mutations were identified by allelic specific oligonucleotide hybridization. RESULTS: Of 253 patients, 132 (52%) were positive for p53 protein overexpression. Untreated p53-positive patients had significantly shorter overall survival than did patients with p53-negative tumors (hazard ratio [HR] = 1.89; 95% CI, 1.07 to 3.34; P = .03). However, these p53-positive patients also had a significantly greater survival benefit from adjuvant chemotherapy (HR = 0.54; P = .02) compared with patients with p53-negative tumors (HR = 1.40; P = .26; interaction P = .02). Mutations of p53 and RAS genes were found in 124 (31%) of 397 and 117 (26%) of 450 patients, respectively. Mutations in these genes were neither prognostic for survival nor predictive of a differential benefit from adjuvant chemotherapy. CONCLUSION: p53 protein overexpression is a significant prognostic marker of shortened survival, and also a significant predictive marker for a differentially greater benefit from adjuvant chemotherapy in completely resected NSCLC patients.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».