Pooled Analysis of the Prognostic and Predictive Effects of <i>TP53</i> Comutation Status Combined With <i>KRAS</i> or <i>EGFR</i> Mutation in Early-Stage Resected Non–Small-Cell Lung Cancer in Four Trials of Adjuvant Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Our previous work evaluated individual prognostic and predictive roles of TP53, KRAS, and EGFR in non-small-cell lung cancer (NSCLC). In this analysis, we explore the prognostic and predictive roles of TP53/KRAS and TP53/EGFR comutations in randomized trials of adjuvant chemotherapy versus observation. Patients and Methods Mutation analyses (wild-type [WT] and mutant) for TP53, KRAS, and EGFR were determined in blinded fashion in multiple laboratories. Primary and secondary end points of pooled analysis were overall survival and disease-free survival. We evaluated the role of TP53/KRAS comutation in all patients and in the adenocarcinoma subgroup as well as the TP53/EGFR comutation in adenocarcinoma only through a multivariable Cox proportional hazards model stratified by trial. Results Of 3,533 patients with NSCLC, 1,181 (557 deaths) and 404 (170 deaths) were used for TP53/KRAS and TP53/EGFR analyses. For TP53/KRAS mutation status, no prognostic effect was observed ( P = .61), whereas a borderline predictive effect ( P = .04) was observed with a deleterious effect of chemotherapy with TP53/KRAS comutations versus WT/WT (hazard ratio, 2.49 [95% CI, 1.10 to 5.64]; P = .03). TP53/EGFR comutation in adenocarcinoma was neither prognostic ( P = .83), nor significantly predictive ( P = .86). Similar results were observed for both groups for disease-free survival. Conclusion We could identify no prognostic effect of the KRAS or EGFR driver and TP53 tumor suppressor comutation. Our observation of a potential negative predictive effect of TP53/KRAS comutation requires validation.
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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 | 0,019 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».