Analysis of <i>KRAS/NRAS</i> and <i>BRAF</i> mutations in the phase III PRIME study of panitumumab (pmab) plus FOLFOX versus FOLFOX as first-line treatment (tx) for metastatic colorectal cancer (mCRC).
Notice bibliographique
Résumé
3511 Background: Analysis of a phase III pmab monotherapy study indicated that KRAS and NRAS mutations beyond KRAS exon 2 may be predictive of pmab efficacy (Peeters et al, 2013). Methods: The primary objective of this prospectively defined retrospective analysis of PRIME was to assess the effect of pmab + FOLFOX vs FOLFOX on overall survival (OS) in pts with mCRC based on RAS (KRAS or NRAS) or BRAF mutation status. "Gold standard" bidirectional Sanger sequencing and WAVE-based SURVEYOR Scan Kits from Transgenomic (conducted independently) were used to detect mutations in KRAS exon 3, exon 4; NRAS exon 2, exon 3, exon 4; and BRAF exon 15. Results: RAS ascertainment rate was 90%. Tx HRs for pts with WT RAS were 0.78 (95% CI, 0.62 - 0.99; p = 0.04) for OS (median gain of 5.8 months in the pmab arm) and 0.72 (95% CI, 0.58 - 0.90; p = < 0.01) for PFS. Tx HRs for WT KRAS exon 2/mutant (MT) other RAS were 1.29 (95% CI, 0.79 - 2.10; p = 0.31) for OS and 1.28 (95% CI, 0.79 - 2.07; p = 0.32) for PFS. Tx HRs for pts with WT or MT BRAF were inconsistent with a predictive biomarker (Table). Prognostic effects of the tested biomarkers will be presented. Conclusions: A statistically significant OS benefit was observed in pts with WT RAS mCRC treated with pmab + FOLFOX vs FOLFOX. Pmab is unlikely to benefit pts with any RAS mutations. In this analysis, BRAF mutation had no predictive value. Clinical trial information: NCT00364013. [Table: see text]
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».