EGFR as a biomarker of smoking status and survival in oropharyngeal squamous cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aims to investigate EGFR as a prognostic biomarker in oropharyngeal squamous cell carcinoma (OPSCC). METHODS: OPSCC patients from retrospective (1998-2009) and prospective cohorts (2014-2017) were included. Retrospectively collected tumors were used to construct tissue microarrays (TMAs), which were stained with EGFR, p16, DAPI and Pan-cytokeratin, and digitally quantified. EGFR, CDKN2A and HPV E6/7 levels from prospectively collected OPSCC was measured by droplet digital PCR (ddPCR). Biomarkers were compared to patient covariates, factors and survival outcomes. RESULTS: A total of 249 patients were included retrospectively and 64 patients were enrolled prospectively. p16 status (p < 0.001), smoking above 10 pack years (p = 0.04), smoking above 20 pack years (p < 0.001), total EGFR tumor levels (p = 0.016), and high EGFR within high or low Ki67 tumor nuclear staining (p = 0.03) were found to be significant predictors of 5-year disease specific survival (DSS). A Cox proportional hazard model of DSS showed smoking status and eGFR expression to be dependent of each other on predicting 5-year DSS. ddPCR analysis showed a significant association between smoking status and EGFR levels. CONCLUSIONS: Total EGFR tumor levels are predictive of 5-year DSS. EGFR levels correlate with. smoking and could be an objective marker for this disease etiology.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».