Genetic Modifiers of Progression-Free Survival in Never-Smoking Lung Adenocarcinoma Patients Treated with First-Line Tyrosine Kinase Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) with mutated epidermal growth factor receptor (EGFR) are relatively sensitive to EGFR-tyrosine kinase inhibitor (TKI) treatment and have longer progression-free survival (PFS) when treated with EGFR-TKI compared with platinum-based chemotherapy. However, many patients with advanced NSCLC who have mutated EGFR do not respond to first-line EGFR-TKI treatment and still have shorter PFS. OBJECTIVES: The aim of this study was to identify genetic variants associated with PFS among patients with lung adenocarcinoma who were treated with first-line EGFR-TKIs. METHODS: A genome-wide association study on PFS was performed in never-smoking women diagnosed with lung adenocarcinoma and who were treated with first-line EGFR-TKIs (n = 128). Significant single-nucleotide polymorphisms (SNPs) were selected for follow-up association analysis (n = 198) and for replication assay in another independent cohort (n = 153). MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: ) and with an estimated hazard ratio of more than 4. This association was also replicated in a larger but similar cohort and in an independent NSCLC cohort. Follow-up functional analyses showed that these SNPs were associated with the expression of EGFR, which encodes the TKI target, and with a nearby gene neuromedin-U, which encodes a G protein-coupled receptor ligand known to be involved in the progression of NSCLC. Considering these as possible prognostic biomarkers for the treatment of patients with late-stage lung cancer, we found that these SNPs were not associated with EGFR mutation status or with polymorphism of the Bcl2-interacting mediator of cell death gene. CONCLUSIONS: Genetic variants in 4q12 merit further investigation to assess their potential as pharmacogenomic predictors for and to understand the biology underlying its influence on PFS in patients treated with TKI therapy.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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.
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 ».