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Enregistrement W2891679676 · doi:10.1200/jco.2018.36.15_suppl.3584

Prognostic value of CD73 expression in resected colorectal cancer liver metastasis.

2018· article· en· W2891679676 sur OpenAlexaff
Nouredin Messaoudi, David Henault, David Stephen, Isabelle Cousineau, Pierre-Antoine St-Hilaire, Franck Vandenbroucke‐Menu, M. Dagenais, Richard Létourneau, M. Plasse, André Roy, Réal Lapointe, Bich Nguyen, Dominique Trudel, Elizabeth Arslanian, Geneviève Soucy, Anne‐Marie Mes‐Masson, John Stagg, Simon Turcotte

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeptidase Inhibition and Analysis
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColorectal cancerChemotherapyMetastasisInternal medicineGastroenterologyCancerTissue microarrayPathologicalOncologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3584 Background: As approximately 80% of patients recur and die of their cancer after undergoing curative-intent resection of colorectal cancer liver metastasis (CRLM) combined with systemic chemotherapy, novel prognostic biomarkers and therapeutic targets are needed to improve outcomes. We investigated in CRLMs whether the expression of the cell-surface enzyme CD73, rate limiting for the degradation of extracellular AMP into immune-suppressive adenosine, could define a subset of patients with distinct prognosis. Methods: A tissue microarray-based analysis of 391 CRLMs resected in 214 patients (2011-2014) and followed prospectively until 10/2017. Each CRLM was arrayed with six 0.6 mm intratumoral punch biopsies, with automated quantification of CD73, cytokeratins 8/18 (CK) and DAPI expression measured by multiplex immunofluorescence. We tested associations between CD73 and pathological variables, time to recurrence (TTR) and disease specific survival (DSS). Results: The mean patient age was 62.7 years, 78.5% received pre-operative chemotherapy (mean of 6 cycles), and a median of 2 CRLMs/patient were resected. The median TTR and DSS of patients was 15.4 and 56.7 months, respectively. CD73 expression was similar whether patients received or not pre-operative chemotherapy, but was higher in patients with larger CRLMs ( > 5cm vs. ≤5cm, p = 0.01), poor pathologic response to pre-operative chemotherapy (Rubbia-Brandt TRG score 4-5 vs. 1-2-3, p = 0.01), and more necrosis ( > 25% vs. ≤25% surface necrosis, p = 0.004). In patients who received pre-operative chemotherapy, those with CD73high CRLMs (n = 62, 38.3%) had significantly shorter median TTR (11 vs. 18 months, p < 0.001) and DSS (47 vs. 58 months, p = 0.007) than CD73low patients. Pathologic response to chemotherapy was only associated with TTR, not DSS. By multivariate analysis, CD73high CRLMs was a poor prognostic factor independent of clinicopathological features for both TTR and DSS. Conclusions: Our results support that CD73 expression in CRLMs may identify a subset of patients with poor prognosis after exposure to systemic chemotherapy, providing insights to guide now-designed trials targeting CD73 with antibodies or the adenosine A2A receptor with inhibitors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,363 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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