Mesenchyme to epithelial transition protein expression, gene copy number and clinical outcome in a large non-small cell lung cancer surgical cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background: In non-small cell lung cancer (NSCLC), mesenchyme to epithelial transition (MET) protein abundance increases with disease stage and is implicated in resistance to tyrosine kinase inhibitors. To better clarify the impact of MET overexpression on tumor behavior, we investigated a large cohort of patients who underwent curative surgical resection to determine whether MET gene amplification or protein abundance was prognostic. Methods: Tissue microarrays (TMAs) were constructed using triplicate 1 mm cores of FFPE primary NSCLC specimens. TMAs underwent immunohistochemical (IHC) staining with the SP44 clone (Ventana) and cores were considered positive if >50% of tumor exhibited 2+ staining. The highest of triplicate values was used. MET gene amplification was detected using either SISH using Ventana’s MET DNP probe or FISH using the D7S486/CEP 7 Abbott Probe. DNA was subjected to mutational profiling using Sequenom’s LungCarta panel. Results: Data from two institutions comprising 763 patients (516; 68%) male were generated, including 360 stage I, 226 stage II, 160 stage III and 18 resected stage IV. High MET protein expression was detected in 25% (193/763), and was significantly more common in adenocarcinomas than squamous cell carcinoma (P<0.01). MET gene copy number (GCN) correlated with high MET protein expression by IHC (P=0.01). Increased MET protein expression was associated with EGFR and KRAS mutations (P<0.01 for both). Once polysomy was excluded, true MET gene amplification was detected in only 8/763 (1%) of samples. In multivariate analysis, neither MET protein abundance nor GCN were correlated to overall patient survival. Conclusions: MET expression by IHC and GCN amplification was not prognostic in this large Caucasian surgical series. MET’s primary role remains as a therapeutic target.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».