Clinicopathologic features and prognostic implications of epidermal growth factor receptor (EGFR) gene mutations detected by denaturing high-performance liquid chromatography (dHPLC) in non-small cell lung cancer (NSCLC)
Notice bibliographique
Résumé
7594 Background: Somatic mutations of the EGFR gene predict sensitivity to erlotinib and gefitinib and confer a favorable prognosis in patients (pts) with NSCLC. We have recently shown that dHPLC is an efficient and more sensitive method for mutation screening compared with DNA sequencing. The goal of this study was to describe the relationship between EGFR status (mutation status and type) and clinicopathologic factors. Methods: Tumor samples were analysed for EGFR exon 19 deletions and exon 21 L858R point mutations. DNA was extracted from paraffin-embedded tumor specimens and genotyped using dHPLC. The results were correlated with gender, smoking status, pathologic subtype, disease stage, and overall survival. Results: 215 NSCLC pts were genotyped. Mutations were present in 25% of cases (54 of 215). Among pts with mutations, 70% (38 of 54) had an exon 19 mutation whereas 30% had EGFR L858R. EGFR mutations were more common in women (31% vs 14%; p=0.008), in nonsmokers than ever-smokers (54% vs 17%; p<0.001), in adenocarcinomas/BAC than with other NSCLC histologies (31% vs 11%; p=0.004) and more frequently detected in advanced-stage than in early-stage disease (36% vs 15%; p=0.001). Median survival times of pts with stage IIIB-IV disease with and without EGFR mutations were 20 and 14 months, respectively. Those with exon 19 deletion mutations had a longer median survival than pts with L858R point mutations. Data describing the impact of tyrosine kinase inhibitor therapy on survival outcomes are pending and will be presented. Conclusion: dHPLC is a reliable tool for EGFR mutation detection. Mutations were preferentially observed in women, nonsmokers, adenocarcinomas/BAC and in patients with advanced disease. Pts with mutations experienced improved survival and those harboring deletions fared better than those with point mutations. These observations warrant confirmation in large prospective trials and exploration of the biological mechanisms of the differences between mutation types. 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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.
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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 ».