<i>PIK3CA, BRAF</i>, and PTEN Status and Benefit from Cetuximab in the Treatment of Advanced Colorectal Cancer—Results from NCIC CTG/AGITG CO.17
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: Cetuximab improves survival in patients with K-ras wild-type advanced colorectal cancer. We examined the predictive and prognostic significance of additional biomarkers in this setting, in particular BRAF, PIK3CA, and PTEN. EXPERIMENTAL DESIGN: Available colorectal tumor samples were analyzed from the CO.17 study. BRAF mutations were identified in tumor-derived DNA by direct sequencing and PIK3CA mutations were identified using a high-resolution melting screen with confirmation by sequencing. PTEN expression by immunohistochemistry (IHC) was performed on tissue microarrays. For each biomarker, prognostic and predictive effects were examined using a Cox model with tests for treatment-biomarker interaction. RESULTS: A total of 572 patients with pretreated colorectal cancer were randomly assigned to receive cetuximab or best supportive care (BSC). Of 401 patients assessed for BRAF status, 13 (3.2%) had mutations. Of 407 patients assessed for PIK3CA status, 61 (15%) had mutations. Of 205 patients assessed for PTEN, 148 (72%) were negative for IHC expression. None of BRAF, PIK3CA, or PTEN was prognostic for overall or progression-free survival in the BSC arm. None was predictive of benefit from cetuximab, either in the whole study population or the K-ras wild-type subset. In the K-ras wild-type subgroup, the overall survival adjusted HR according to BRAF mutation status was 1.39 (interaction P = 0.69), PIK3CA mutation status HR = 0.79 (interaction P = 0.63), and PTEN expression HR = 0.75 (interaction P = 0.61). CONCLUSIONS: In chemotherapy-refractory colorectal cancer, neither PIK3CA mutation status nor PTEN expression were prognostic, nor were they predictive of benefit from cetuximab. Evaluation of predictive significance of BRAF mutations requires a larger sample size.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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