Confirmation of ProMisE: A simple, genomics‐based clinical classifier for endometrial cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Classification of endometrial carcinomas (ECs) by morphologic features is irreproducible and imperfectly reflects tumor biology. The authors developed the Proactive Molecular Risk Classifier for Endometrial Cancer (ProMisE), a molecular classification system based on The Cancer Genome Atlas genomic subgroups, and sought to confirm both feasibility and prognostic ability in a new, large cohort of ECs. METHODS: Immunohistochemistry (IHC) for the presence or absence of mismatch repair (MMR) proteins (to identify MMR deficiency [MMR-D]), sequencing for polymerase-ɛ (POLE) exonuclease domain mutations (POLE EDMs), and IHC for tumor protein 53 (p53) (wild type vs null/missense mutations; p53 wt and p53 abn, respectively) were performed on 319 new EC samples. Subgroups were characterized and assessed relative to outcomes. The prognostic ability of ProMisE was compared with that of current risk-stratification systems (European Society of Medical Oncology [ESMO]). RESULTS: ProMisE decision-tree classification achieved categorization of all cases and identified 4 prognostic subgroups with distinct overall, disease-specific, and progression-free survival (P < .001). Tumors with POLE EDMs had the most favorable prognosis, and those with p53 abn the worst prognosis, and separation of the 2 middle survival curves (p53 wt and MMR-D) was observed. There were no significant differences in survival between the ESMO low-risk and intermediate-risk groups. ProMisE improved the ability to discriminate outcomes compared with ESMO risk stratification. There was substantial overlap (89%) between the p53 abn and high-risk ESMO subgroups; but, otherwise, there were no predictable associations between molecular and ESMO risk groups. CONCLUSIONS: Molecular classification of ECs can be achieved using clinically applicable methods and provides independent prognostic information beyond established clinicopathologic risk factors available at diagnosis. Consistent, biologically relevant categorization enables stratification for clinical trials and/or targeted therapy, identification of women who are at increased risk of having Lynch syndrome, and may guide clinical management. Cancer 2017;123:802-13. © 2016 American Cancer Society.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».