The effect of prior smoking history on the molecular profile of EGFR mutant (EGFRm) non-small cell lung cancer (NSCLC).
Notice bibliographique
Résumé
8533 Background: Although EGFRm NSCLC occurs mainly in non-smoking patients, most series report 20%-35% of cases in current or previous smokers. Broad molecular profiling of EGFRm NSCLC in smokers has not been reported. Methods: Surgically resected primary EGFR exon 19 or 21 mutated NSCLC tumors from 108 patients were molecularly profiled by whole exome sequencing using the Illumina HiSeq2000 platform. Alignment and variant discovery analysis was performed according to GATK best practices workflow; 87 sequenced to a mean coverage of 65.1x. Demographics and outcomes were compared for smokers and non-smokers (non-S), and by mutation profile. Results: Of the 63 non-smokers and 24 smokers (7 current/recent within 10 years), 71% were female, 53% were non-Asian, 64.5 years was the median age and 57.5% were EGFR exon 19. Of the 87 patients, 52% were stage I, 20.5% were stage II and 27.5% were stage III+. Smoking was associated with male sex (p = 0.0028) and non-Asian ethnicity (p = 0.0006) but not with age, stage or EGFR exon 19/21 subtype. Multiple “driver” mutations occurred in tumors of 25% smokers and 23.8% non-S. TP53/EGFR co-mutation occurred in 57.9% smokers and 46.2% non-S. Total non-synonymous mutation burden (TMB) was higher in smokers: median TMB in smokers 175.35 (84.93-388.24) compared to 155.31 (56.52-414.84) in non-S (p = 0.096). The strongest prognostic factor for OS and DFS was stage (I, II, III+) (p < 0.001 for each). In univariate analysis, there was a trend to shorter OS in smokers: HR 1.9 (CI 0.98-3.67, p = 0.05). Smoking within 10 years of NSCLC diagnosis was associated with shorter DFS HR 0.37(0.13-1.09) (p = 0.06) but not OS (p = 0.34). Neither EGFRm subtype nor TP53/EGFR co-mutation was associated with DFS or OS. High TMB was associated with shorter DFS: HR above vs below the median 1.96 (CI 1.06-3.62, p = 0.028), and OS HR 2.04 (CI 1.01-4.11, p = 0.043). TMB was still significant for DFS after adjusting for smoking status (p = 0.033), but not for OS (p = 0.1). Conclusions: EGFRm NSCLC in smokers is associated with a trend to higher non-synonymous TMB. Stage remains the strongest prognostic factor, but TMB appears to have a greater effect on survival outcomes than smoking status.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».