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Enregistrement W2889576382 · doi:10.1200/jco.2017.35.15_suppl.11587

Impact and correlation of mutational load (ML) and specific mutations (mts) assessed by limited targeted profiling (LTP) with PD-L1 tumour expression (exp) in resected non-small cell lung carcinoma (NSCLC).

2017· article· en· W2889576382 sur OpenAlexaff
Jane Sze Yin Sui, Sinéad Toomey, Shereen Rafee, Julia McFadden, Kathy Gately, Martin P. Barr, Steven G. Gray, Bryan T. Hennessy, Kenneth J. O’Byrne, Sinéad Cuffe, Stephen P. Finn

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinenon-small cell lung cancer (NSCLC)OncologyTargeted therapyInternal medicineLung cancerImmunotherapyPathologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

11587 Background: The advent of immunotherapy represents a paradigm shift in the treatment of NSCLC compared to conventional chemotherapy. Recent studies have shown higher mts burden assessed by exome sequencing are associated with improved objective response and clinical benefit. We performed this study to evaluate the impact of ML assessment by LTP, correlating with PD-L1 exp and clinicopathological variables in resected NSCLC. Methods: NSCLC patients(pts) who underwent curative resection between 1998 and 2006 at our institution were included. PD-L1 status was assessed using Ventana SP124 antibody on archival FFPE surgical tumour specimens cores. PD-L1 was scored positive if membranous staining was present in >1% of tumour cells aggregated across the replicate cores to address heterogeneity. In collaboration with the Lung Cancer Genomics Ireland Study a targeted panel of 49 genes were assessed by Sequenom MassArray including genes in MAPK and PI3K pathways. Clinical data was obtained from hospital electronic database. Results: Ninety-one pts were included, of which 51 (56.0%) were males, with a median age of 65 years (range: 42 – 82). 51.6%, n=47 with squamous histological subtypes, 46.2%, n=42 were ex-smoker and 49.5%, n=45 had Stage I disease. 23.1%, n=21 had PD-L1 positivity. 149 mts were identified of which, 32(21.5%) with PHLPP2, 31(20.9%) with PIK3R1 and 21(14.1%) with TP53. The presence of PI3K and TP53 mts are associated with positive PD-L1 status (see table). An inverse correlation of PD-L1 positivity with ML of (1 vs 2 vs 3: 53.8% vs 30.8% vs 15.4%) was noted. Conclusions: We did not identify higher PD-L1 exp with higher ML assessed by a LTP widely used in clincial practice. However, positive PD-L1 exp was correlated with PIK3R1 and TP53 mts , warranting further investigation as potential modulators or surrogates of positve PD-L1 expression. [Table: see text]

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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