Immunohistochemical validation study of 15-gene biomarker panel predictive of benefit from adjuvant chemotherapy in resected non-small-cell lung cancer: analysis of JBR.10
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: shown to be prognostic and predictive of benefit, into a readily applicable immunohistochemistry (IHC) panel. METHODS: For seven of the genes in the gene expression profile (GEP) for which suitable commercial antibodies were available, we semiquantitatively assessed the IHC expression and prognostic significance for 173 patients treated at the Saint John Regional Hospital (SJRH). Cut-offs for high and low expression were defined for each marker and applied to IHC scores from 291 of the 482 patients in JBR.10, including patients on both the adjuvant chemotherapy and observation arms. The prognostic and predictive value of these markers on overall survival (OS) or recurrence-free survival (RFS) was assessed by Cox regression models. RESULTS: In the SJRH cohort, in 62 patients with resected stage II-III NSCLC, the prognostic significance of IHC assays for four proteins were concordant with Zhu's GEP results. Low FOSL2 (OS, HR=0.15; p=0.0001; RFS, HR=0.14; p<0.0001) and high STMN2 (RFS, HR=2.501; p=0.0197) were adverse prognostic factors. Low ATP1B1 and low TRIM14 expression trended toward worse OS and RFS. Validation of these markers with JBR.10 patients failed to show prognostic significance either individually or in combined risk classifications. Additionally, the interaction between these markers and chemotherapy treatment in predicting OS (FOSL2, p=0.52; STMN2 p=0.14; ATP1B1, p=0.33; TRIM14, p=0.81) or RFS (FOSL2, p=0.63; STMN2, p=0.12; ATP1B1, p=0.66; TRIM14, p=0.57) did not reach significance, individually or in combination panels. CONCLUSIONS: Zhu's GEP could not be translated into an IHC panel predictive of benefit from adjuvant chemotherapy. Future predictive biomarker analysis in the adjuvant NSCLC setting may need to focus on novel therapies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle