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Enregistrement W3032203419 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.e21737

Activin as a biomarker for platinum resistance in non-small cell lung cancer.

2020· article· en· W3032203419 sur OpenAlexaff
Jennifer Lim, Alexander D. Murphy, Sandra O’Toole, Adnan Nagrial, Deme Karikios, Dariush Daneshvar, Angela Murphy, Rachael A. McCloy, Neil Watkins, Venessa Chin

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueTGF-β signaling in diseases
Établissements canadiensCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerInternal medicineOncologyBiomarkerImmunohistochemistryCancerProportional hazards modelChemotherapyCohortPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e21737 Background: Lung cancer is the leading cause of cancer death in Australia with 13,000 new cases per year. Although targeted therapy and immunotherapy have drastically changed the treatment landscape, the majority of patients will receive platinum-based chemotherapy for which the response rate is approximately 30% (Reck et al, 2016). An immunohistochemistry-based, predictive biomarker would be beneficial for patients and help avoid toxicity for patients unlikely to respond. Marini et al (2018) identified 3 biomarkers associated with in-vitro platinum resistance – activin A, growth differentiation factor-11 and transforming growth factor-b – which were investigated in a real-world retrospective cohort to determine their relation to objective radiological response and overall survival. Methods: We identified 101 patients with advanced non-small cell lung cancer who received platinum chemotherapy at 2 cancer centres between 2014-2015. Archival formalin-fixed paraffin embedded tissue samples were stained with activin A. Slides were manually scored by 2 independent clinicians using the multiplicative quickscore method (Detre et al, 1995). Kaplan Meier analysis for overall survival, a Cox-proportional hazards model for confounding variables and a chi-square analysis was performed to analyse the relationship between high immunohistochemistry scores (greater or less than 6) and radiological response. Results: We performed statistical analysis around the median cytoplasmic score (6). The overall median survival was 15.3 months. No significant difference in survival was detected between the two populations (p value = 0.97). The immunohistochemistry score was also not associated with rates of partial response (p value = 0.98) or progressive disease (p value 0.22). Conclusions: Despite an association with lower progression-free survival in a retrospective cohort in a previous study, high expression of activin does not appear to be a useful biomarker for platinum response in the setting of non-small cell lung cancer. Further research into associated antibodies including GDF-11 and TGF-b is in progress.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,361 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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