Predictive Relevance of Circulating miR-622 in Patients with Newly Diagnosed and Recurrent High-Grade Serous Ovarian Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying patients with high-grade serous ovarian cancer (HGSOC) who will respond to treatment remains a clinical challenge. We focused on miR-622, a miRNA involved in the homologous recombination repair (HRR) pathway, and we assessed its predictive value in serum prior to first-line chemotherapy and at relapse. METHODS: Serum miR-622 expression was assessed in serum prior to first-line platinum-based chemotherapy in a prospective multicenter study (miRNA Serum Analysis, miRSA, NCT01391351) and a retrospective cohort (Biological Resource Center, BRC), and was also studied at relapse. Progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) were used as primary and secondary endpoints prior to first-line chemotherapy and OS as a primary endpoint at relapse. RESULTS: The group with high serum miR-622 expression was associated with a significantly lower PFS (15.4 versus 24.4 months; adjusted HR 2.11, 95% CI 1.2 3.8, P = 0.015) and OS (29.7 versus 40.6 months; adjusted HR 7.68, 95% CI 2.2-26.2, P = 0.0011) in the miRSA cohort. In the BRC cohort, a high expression of miR-622 was also associated with a significantly lower OS (22.8 versus 35.9 months; adjusted HR 1.98, 95% CI 1.1-3.6, P = 0.026). At relapse, high serum miR-622 was associated with a significantly lower OS (7.9 versus 20.6 months; adjusted HR 3.15, 95% CI 1.4-7.2, P = 0.0062). Serum miR-622 expression is a predictive independent biomarker of response to platinum-based chemotherapy for newly diagnosed and recurrent HGSOC. CONCLUSIONS: These results may open new perspectives for HGSOC patient stratification and monitoring of resistance to platinum-based and poly(ADP-ribose)-polymerase-inhibitor-maintenance therapies, facilitating better and personalized treatment decisions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».