Investigation of Leukocyte Telomere Length and Genetic Variants in Chromosome 5p15.33 as Prognostic Markers in Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Lung cancer remains the leading cause of cancer mortality with relatively few prognostic biomarkers. We investigated associations with overall survival for telomere length (TL) and genetic variation in chromosome 5p15.33, an established telomere maintenance locus. Methods: Leukocyte TL was measured after diagnosis in 807 patients with non–small cell lung cancer (NSCLC) from the Princess Margaret Cancer Center in Toronto and assessed prospectively in 767 NSCLC cases from the Copenhagen City Heart Study and the Copenhagen General Population Study. Associations with all-cause mortality were tested for 723 variants in 5p15.33, genotyped in 4,672 NSCLC cases. Results: Short telomeres (≤10th percentile) were associated with poor prognosis for adenocarcinoma in both populations: TL measured 6 months after diagnosis [HR = 1.65; 95% confidence intervals (CI), 1.04–2.64] and for those diagnosed within 5 years after blood sampling (HR = 2.42; 95% CI, 1.37–4.28). Short TL was associated with mortality in never smokers with NSCLC (HR = 10.29; 95% CI, 1.86–56.86) and adenocarcinoma (HR = 11.31; 95% CI, 1.96–65.24). Analyses in 5p15.33 identified statistically significant prognostic associations for rs56266421-G in LPCAT1 (HR = 1.86; 95% CI, 1.38–2.52; P = 4.5 × 10−5) in stage I–IIIA NSCLC, and for the SLC6A3 gene with OS in females with NSCLC (P = 1.6 × 10−3). Conclusions: Our findings support the potential clinical utility of TL, particularly for adenocarcinoma patients, while associations in chromosome 5p15.33 warrant further exploration. Impact: This is the largest lung cancer study of leukocyte TL and OS, and the first to examine the impact of the timing of TL measurement. Our findings suggest that extremely short telomeres are indicative of poor prognosis in NSCLC.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».