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Enregistrement W3029974150 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.4105

Immunoscore as a parameter predicting time to recurrence and disease-free survival in T4N0 stage II colon cancer patients.

2020· article· en· W3029974150 sur OpenAlexaff
Jérôme Galon, Fabienne Hermitte, Bernhard Mlecnik, Alessandro Lugli, Carlo Bifulco, Irıs D. Nagtegaal, Arndt Hartmann, Florence Marliot, Marc Van den Eynde, Michael H. A. Roehrl, Pamela S. Ohashi, Eva Závadová, Toshihiko Torigoe, Prabhudas S. Patel, Yili Wang, Yutaka Kawakami, Francesco M. Marincola, Paolo A. Ascierto, Bernard A. Fox, Franck Pagès

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesAssistance Publique - Hôpitaux de Paris
Mots-clésMedicineInternal medicineColorectal cancerOncologyStage (stratigraphy)PopulationCancerAdjuvantGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

4105 Background: Risk assessment is particularly important to decide when to propose an adjuvant treatment for Stage II Colon Cancer (CC) patients. However, the current tumor risk features are imperfect and additional risk factors are needed to guide treatment decisions. The consensus Immunoscore is an alternative and powerful approach that could be used in the T4N0 Stage II colon cancer population. Immunoscore is an in vitro diagnostic test that predicts the risk of relapse in patients with CC by measuring the host immune response at the tumor site. Methods: From the international Immunoscore consortium study (n = 2681) (Pagès et al. The Lancet 2018), a subgroup analysis was performed on T4N0 Stage II colon cancer patients (n = 208). Results: In stage II T4N0, Int+Hi Immunoscore represented 65.4% of the population and low-Immunoscore only 34.6%. T4N0 patients with Int+Hi Immunoscore presented a significantly prolonged survival for TTR compared to low Immunoscore patients (5 years recurrence rate Int+Hi: 84.6% (78.3-91.5), Lo: 46.3% (35.1-61); unadjusted HR [Int+Hi vs Lo] = 0.21; (95% CI 0.11-0.4); P< 0.0001), representing a restricted mean survival time (RMST) difference of 80.9 months (95% CI 51.1-110.6) ( P< 0.0001). The DFS was significantly different between Int+Hi and Low Immunoscore (5 years recurrence rate Int+Hi: 70.5% (95% CI 62.7-79.1), Lo: 38.5% (95% CI 28.2-52.5); unadjusted HR [Int+Hi vs Lo] = 0.31; (95% CI 0.19-0.49); P< 0.0001). Using restricted mean survival time (RMST) a significant ( P< 0.0001) difference of 60.4 months (95% CI 32.6-88.1) was observed between the 2 groups Importantly, Cox multivariate analysis in Stage II T4N0 colon cancer patients, revealed that Immunoscore was the only remaining significant parameter (HR [Int+Hi vs Lo] = 0.15; (95% CI 0.05-0.46); P= 0.0009). In contrast, all other parameters, gender, sidedness, mucinous, grade, T-stage, VELIPI, MSI were not significant in multivariate analysis. Finally, Immunoscore showed the highest relative contribution to predict relapse (76.2% chi2 relative contribution), stronger than all the other parameters, MSI (16.1%), Grade (5%), sidedness (2%), gender (2%), VELIPI (1%). Conclusions: Immunoscore is the most powerful parameter to predict the risk in T4N0 population, and could be a good tool for adjuvant treatment decision in Stage II patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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