PO-0620: Partial Laryngeal IMRT for T2N0 Glottic Cancer: Impact of Image Guidance and Radiotherapy Regimen
Notice bibliographique
Résumé
Purpose or ObjectiveA gene signature predicting loco-regional control (LRC) of locally advanced head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) after postoperative radiochemotherapy (PORT-C) will be evaluated using nanoString and RNA microarray data.The prognostic power of the signature as well as the correlation between both methods is evaluated to underline the robustness of the proposed signature. Material and MethodsGene expression analyses were performed using nanoString technology and the GeneChip® Human Transcriptome Array 2.0 (Affymetrix) on a multicentre retrospective patient cohort of 191 patients with HNSCC who received postoperative radiochemotherapy.The nanoString gene expression panel of 209 genes was composed hypothesis-driven, including genes which are involved in proliferation, invasion and metastasis as well as in radio(chemo)resistance associated with tumour hypoxia, cancer stem cell markers, cisplatin-resistance and DNA repair.A gene signature which optimally predicts LRC was extracted from the nanoString gene expression data.Different statistical methods for signature selection and outcome prediction were compared.In parallel, this gene signature was evaluated using gene expression data of the GeneChip® Human Transcriptome Array analyses.The prognostic performance of both methods, measured by the concordance index (CI), was compared. ResultsThe extracted nanoString gene signature contained genes related to cellular proliferation, migration, invasion, and tumour hypoxia.From the different statistical methods, Cox regression performed best and was chosen for outcome prediction.Internal 3-fold cross validation during model building showed a CI≈0.7,indicating a good performance of the model.Evaluating the signature using the gene expression data generated with the GeneChip® Human Transcriptome Array led to similar results.The expression values of each gene within the signature were significantly correlated between nanoString and RNA microarray data with R>0.4. ConclusionWe determined a gene signature for the prediction of LRC in a cohort of 191 patients with locally advanced HNSCC after postoperative radiochemotherapy based on nanoString gene expression data.The signature showed a good prognostic value and was validated by internal and external validation.Using gene expression data from the GeneChip® Human Transcriptome Array a similar prognostic value was obtained, underlining the robustness of the proposed signature.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».