<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
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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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».