Prognostic significance of immunohistochemical markers in non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
7211 Background: The purpose of this study is to use a large patient population to identify immunohistochemical (IHC) biomarkers to enable improved prognostication in patients with non-small cell lung cancer (NSCLC). Methods: A tissue microarray was constructed using duplicate 0.6 mm cores of formalin-fixed paraffin embedded tissue blocks from 609 patients with NSCLC. IHC was used to detect 11 biomarkers including EGFR, HER2, HER3, p53, p63, Bcl-1, Bcl-2, TTF-1, CEA, Ch, and SNP. A clinical database was created prospectively at the time of tissue collection. Survival outcomes were obtained from a Provincial Cancer Registry database. Results: Male to female ratio was 400:209; median age 63yrs (range 35–82); median survival 3.5yrs (mean 5.7). All specimens were reviewed: 243 adenocarcinoma (ACA), 272 squamous cell carcinoma (SCC), 35 large cell carcinoma, 32 non-small cell carcinoma NOS, and 6 other (giant cell carcinoma). 21 patients with other histologies were excluded. Survival data for 535 cases was available. As of June 2005, 429 patients (80%) had died; of these 286 (54%) died of lung cancer, 117 (22%) died of other known causes, and for 26 (5%) the cause of death was not available. Bcl-2 (p = 0.007) was the only biomarker to predict better overall survival (OS). Bcl-2 (p = 0.021) and p63 (p = 0.025) were significant for disease specific survival (DSS) in all NSCLC. Analysis of the subgroups indicated that p63 was significant (p = 0.039) for DSS in squamous cell carcinoma (SCC) but not for adenocarcinoma (ACA) (p = 0.81). Bcl-2 was not significant for DSS in either subgroup (p = 0.28 for SCC, p = 0.112 for ACA). EGFR expression was associated with improved DSS in SCC (p = 0.012) but not for ACA. Co-expression of EGFR-HER3 was more likely in SCC then in ACA (p = 0.033). There was no correlation between outcome and any combination or clustering of biomarkers. Conclusions: The biomarkers p63 and Bcl-2 are predictive of DSS in NSCLC. EGFR expression is predictive of DSS in SCC. Sub-classification of NSCLC by histopathology is important as the relevance of some biomarkers (EGFR) would be lost if pooled. p63, Bcl-2, and EGFR may be used as prognostic markers in patients with NSCLC. Co-expression of EGFR-HER3 is more likely in SCC then in ACA. This may help explain the differential response to EGFR inhibitors in SCC versus ACA. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».