MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2624993069 · doi:10.1002/cjp2.75

A predictive analysis of the SP120 and 10D7G2 antibodies for human equilibrative nucleoside transporter 1 (hENT1) in pancreatic ductal adenocarcinoma treated with adjuvant gemcitabine

2017· article· en· W2624993069 sur OpenAlexafffund
Steve E. Kalloger, Maziar Riazy, Basile Tessier‐Cloutier, Joanna M. Karasinska, Dongxia Gao, Renata D’Alpino Peixoto, Setareh Samimi, Christine Chow, Hui‐Li Wong, John R. Mackey, Daniel J. Renouf, David F. Schaeffer

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Pathology Clinical Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of AlbertaBC Cancer AgencyCentre for Advancing Health OutcomesPancreas Centre (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesBC Cancer Foundation
Mots-clésGemcitabineOncologyMedicineInternal medicineBiomarkerTissue microarrayImmunohistochemistryAntibodyAdjuvantPancreatic ductal adenocarcinomaPredictive markerAdenocarcinomaPancreatic cancerPathologyCancerBiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Expression of human equilibrative nucleoside transporter 1 (hENT1) in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) has been postulated to be a marker of sensitivity to gemcitabine. However, heterogeneity in the studies attempting to quantify hENT1 expression in patients with PDAC treated with gemcitabine has yielded inconclusive results that impede the adoption of hENT1 expression as a predictive biomarker. Tissue microarrays consisting of PDAC specimens from 227 patients acquired between 1987 and 2013 annotated with treatment and outcome information were subjected to staining with two antibodies for hENT1 (10D7G2 and SP120) on a single automated platform and scored by two independent pathologists blinded to treatment and outcome. The resultant scores were subjected to individual predictive disease‐specific survival analysis and to unsupervised hierarchical clustering to generate a multi‐marker classification. Tumour cell staining prevalence using either SP120 or 10D7G2 was predictive of gemcitabine sensitivity ( p = 0.02; p = 0.01). When combined, three groups emerged, classified as SP120 Low _10D7G2 Low , SP120 Low _10D7G2 High , and SP120 High _10D7G2 High , in which adjuvant gemcitabine conferred median survival differences of 0.2, 0.8, and 1.5 ( p = 0.76, p = 0.06, p = 0.01) years, respectively. These results were largely replicated in multivariable analysis with the P value for the SP120 Low _10D7G2 High cluster achieving statistical significance ( p = 0.03). These data suggest that either antibody for hENT1 can be used to predict gemcitabine sensitivity in resected PDAC. However, using both antibodies adds valuable information that enables the stratification of patients who can expect to have a good, intermediate, and poor response to adjuvant gemcitabine.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,172
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Pathology Clinical ResearchMême sujetPancreatic and Hepatic Oncology ResearchTravaux en français237 207