Evaluation of the adjuvant radiation treatment-effect heterogeneity using genomic signature for locoregional relapse and long-term outcome.
Notice bibliographique
Résumé
1031 Background: In a retrospective analysis of two similar randomized radiation therapy (RT) trials (i.e. British Columbia (BC) and DBCG 82b), we reported significant survival benefits for post-mastectomy RT in Luminal A. Here we examined the predictive value of additional genomic profiles in the BC trial for loco-regional recurrences (LRR) and breast cancer survival (BCSS) in node-positive, pre-menopausal breast cancer patients randomized to adjuvant chemoradiation or chemotherapy. Methods: In the BC trial, 318 patients received adjuvant cyclophosphamide, methotrexate, fluorouracil and were randomized to with or without postmastectomy RT. From 145 formalin fixed paraffin embedded tissues available, expression profiles of 66 genes were done with the Nanostring nCounter. Treatment effects on LRR and BCSS events were examined by subpopulation treatment effect pattern plots. The research-based PAM50 proliferation score, Risk of Recurrence score (ROR-T and ROR-PT), and genes related to basal-like (ie. 13-genes VEGF-signature (VEGF-s), RAD17, RAD50 and RB1) were calculated. Results: Overall, patients in the RT arm (n= 69) were significantly associated with better LRR and BCSS than the non-RT-treated arm (n = 76). No significant treatment-effect heterogeneity was detected for VEGF-s, RAD17 and RAD50 score. Patients with lower RB1 mRNA level, and higher proliferation score, had better LRR survival when they received RT (Table). The patterns of treatment efficacy on LRR and BCSS were the most significant for the varying levels of risk score (ROR-T, -PT), particularly for patients with higher scores (Table) who showed the poorest prognosis, but whom may still benefit from adjuvant RT. Conclusions: RB1, proliferation score and ROR-T predicted LRR and BCSS benefit for adjuvant RT. The clinical utility of these biomarkers as predictor requires confirmation in a second independent trial. STEPP analysis of the treatment effect of adjuvant RT at 10-years. Covariate Interaction test P LRR BCSS RB1 mRNA level KM 0.08 0.49 HR 0.03 0.41 Proliferation score KM 0.02 0.17 HR 0.06 0.24 ROR-T KM 0.01 < 0.001 HR 0.21 0.02 ROR-PT KM 0.02 0.09 HR 0.1 0.04 Abbreviations: KM, Kaplan–Meier; HR, hazard ratio.
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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 | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».