A predictive analysis of the SP120 and 10D7G2 antibodies for human equilibrative nucleoside transporter 1 (hENT1) in pancreatic ductal adenocarcinoma treated with adjuvant gemcitabine
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».