Immunoscore clinical utility to identify good prognostic colon cancer stage II patients with high-risk clinico-pathological features for whom adjuvant treatment may be avoided.
Notice bibliographique
Résumé
487 Background: Immunoscore Colon is an IVD test predicting the risk of relapse in early-stage colon cancer (CC) patients, by measuring the host immune response at the tumor site. It is a risk-assessment tool providing independent and superior prognostic value than the usual tumor risk parameters and is intended to be used as an adjunct to the TNM classification. Risk assessment is particularly important to decide when to propose an adjuvant (adj.) treatment for stage (St) II CC patients. High-risk stage II patients defined as those with poor prognostic features including T4, lymph nodes < 12, poor differentiation, VELIPI, bowel obstruction/perforation can be considered for adj. chemotherapy (CT). However, additional risk factors are needed to guide treatment decisions. Methods: A subgroup analysis was performed on the St II untreated patients (n = 1130) from the Immunoscore international validation study (Pagès The Lancet 2018). The high-risk patients (with at least 1 clinico-pathological high-risk feature) were classified in 2 categories using pre-defined cutoffs: Low Immunoscore versus High Immunoscore and their five-year time to recurrence (5Y TTR) was compared to the TTR of the low-risk patients (without any clinico-pathological high-risk feature). Results: Among the patients with high-risk features (n = 630), 438 (69.5%) had a High Immunoscore with a corresponding 5Y TTR of 87.4 (95% CI 83.9-91.0), statistically similar (logrank pv not stratified p > 0.42, wald pv stratified by center p > 0.20) to the TTR 89.1 (95% CI 86.1-92.1) observed for the 500 low-risk patients (with no clinico-pathological feature). Furthermore, 5Y TTR for these patients were statistically similar to those of St II patients with high-risk features and a High Immunoscore (n = 438), who received adj. CT (n = 162) (5Y TTR of 83.4 (95% CI 77.6-89.9). Conclusions: These data show that despite the presence of high-risk features that usually trigger adj. treatment, when not treated with CT, a significant part of these patients (69.5%) have a recurrence risk similar to the low risk patients. Therefore, the Immunoscore test could be a good tool for adj. treatment decision in St II patients.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».