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Enregistrement W2219995423 · doi:10.1038/srep17879

TP53 Mutational Analysis Enhances the Prognostic Accuracy of IHC4 and PAM50 Assays

2015· article· en· W2219995423 sur OpenAlexfundno aff
Ching‐Hung Lin, I-Chiun Chen, Chiun‐Sheng Huang, Fu‐Chang Hu, Wen‐Hung Kuo, Kuan‐Ting Kuo, Chung‐Chieh Wang, Pei‐Fang Wu, Dwan‐Ying Chang, Mingyang Wang, Chin-Hao Chang, Tom Wei‐Wu Chen, Yen‐Shen Lu, Ann‐Lii Cheng

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBC Cancer AgencyNational Research Program for BiopharmaceuticalsNational Taiwan University HospitalNational Taiwan UniversityNational Center of Excellence for Clinical Trial and ResearchMinistry of Science and Technology, TaiwanCancer Research UK
Mots-clésCohortBreast cancerOncologyMedicineInternal medicineMutationHazard ratioCancerBiologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IHC4 and PAM50 assays have been shown to provide additional prognostic information for patients with early breast cancer. We evaluated whether incorporating TP53 mutation analysis can further enhance their prognostic accuracy. We examined TP53 mutation and the IHC4 score in tumors of 605 patients diagnosed with stage I-III breast cancer at National Taiwan University Hospital (the NTUH cohort). We obtained information regarding TP53 mutation and PAM50 subtypes in 699 tumors from the Molecular Taxonomy of Breast Cancer International Consortium (METABRIC) cohort. We found that TP53 mutation was significantly associated with high-risk IHC4 group and with luminal B, HER2-enriched, and basal-like subtypes. Despite the strong associations, TP53 mutation independently predicted shorter relapse-free survival (hazard ratio [HR] = 1.63, P = 0.007) in the NTUH cohort and shorter breast cancer-specific survival (HR = 2.35, P = <0.001) in the METABRIC cohort. TP53 mutational analysis added significant prognostic information in addition to the IHC4 score (∆ LR-χ(2) = 8.61, P = 0.002) in the NTUH cohort and the PAM50 subtypes (∆ LR-χ(2) = 18.9, P = <0.001) in the METABRIC cohort. We conclude that incorporating TP53 mutation analysis can enhance the prognostic accuracy of the IHC4 and PAM50 assays.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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