Genome-wide copy number analyses of samples from LACE-Bio project identify novel prognostic and predictive markers in early stage non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adjuvant chemotherapy (ACT) provides modest benefit in resected non-small cell lung cancer (NSCLC) patients. Genome-wide studies have identified gene copy number aberrations (CNA), but their prognostic implication is unknown. Methods: DNA from 1,013 FFPE tumor samples from three pivotal multicenter randomized trials (ACT vs. control) in the LACE-Bio consortium (median follow-up: 5.2 years) was successfully extracted, profiled using a molecular inversion probe SNP assay, normalized relative to a pool of normal tissues and segmented. Minimally recurrent regions were identified. P values were adjusted to control the false discovery rate (Q values). Results: A total of 976 samples successfully profiled, 414 (42%) adenocarcinoma (ADC), 430 (44%) squamous cell carcinoma (SCC) and 132 (14%) other NSCLC; 710 (73%) males. We identified 431 recurrent regions, with on average 51 gains and 43 losses; 253 regions (59%) were ≤3 Mb. Most frequent gains (up to 48%) were on chr1, 3q, 5p, 6p, 8q, 22q; most frequent losses (up to 40%) on chr3p, 8p, 9p. CNA frequency of 195 regions was significantly different (Q≤0.05) between ADC and SCC. Fourteen regions (7p11–12, 9p21, 18q12, and 19p11–13) were associated with disease-free survival (DFS) (univariate P≤0.005, Q<0.142), with poorer DFS for losses of regions including CDKN2A/B [hazard ratio (HR) for 2-fold lower CN: 1.5 (95% CI: 1.2–1.9), P<0.001, Q=0.020] and STK11 [HR =2.4 (1.3–4.3), P=0.005, Q=0.15]. Chromosomal instability was associated with poorer DFS (HR =1.5, P=0.015), OS (HR =1.2, P=0.189) and lung-cancer specific survival (HR =1.7, P=0.003). Conclusions: These large-scale genome-wide analyses of gene CNA provide new candidate prognostic markers for stage I–III NSCLC.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».