Prevalence of K-RAS Codons 12 and 13 Mutations in Locally Advanced Head and Neck Squamous Cell Carcinoma and Impact on Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background. RAS gene mutations have an impact on treatment response and overall prognosis for certain types of cancer. Objectives. To determine the prevalence and impact of K-RAS codons 12 and 13 mutations in patients with locally advanced HNSCC treated with primary or adjuvant chemo-radiation. Methods. 428 consecutive patients were treated with chemo-radiation therapy and followed for a median of 37 months. From these, 199 paraffin embedded biopsy or surgical specimens were retrieved. DNA was isolated and analyzed for K-RAS mutational status. Results. DNA extraction was successful in 197 samples. Of the 197 specimens, 3.5% presented K-RAS codon 12 mutations. For mutated cases and non-mutated cases, complete initial response to chemoradiation therapy was 71 and 73% (P = 0.32). LRC was respectively 32 and 83% (P = 0.03), DFS was 27 and 68% (P = 0.12), distant metastasis-free survival was 100 and 81% (P = 0.30) and OS was 57 and 65% (P = 0.14) at three years. K-Ras codon 13 analysis revealed no mutation. Conclusion. K-RAS codon 12 mutational status, although not associated with a difference in response rate, may influence the failure pattern and the type of therapy offered to patients with HNSCC. Our study did not reveal any mutation of K-RAS codon 13.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».