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Enregistrement W3032859441 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.4061

Consensus molecular subtypes in colorectal cancer differ by geographic region.

2020· article· en· W3032859441 sur OpenAlexaboutno aff
Krittiya Korphaisarn, Michael Lam, Jonathan M. Loree, Erika Ruíz‐García, Samuel Aguiar, Scott Kopetz

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerMedicinePopulationInternal medicineCohortOncologyCancerEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

4061 Background: The consensus molecular subtypes (CMS) have emerged as a novel classification in colorectal cancer (CRC). However, these subtypes, were mostly derived from a US/European population, and have scant data in other ethnic groups. This study aimed to demonstrate molecular subtypes of CRC across geographic regions. Methods: Formalin fixed paraffin embedded (FFPE) tissue from untreated patients with stage II-III colon cancer from Brazil, Canada, Mexico, Thailand, and the US were evaluated. Gene expression profiling was performed at the University of Texas MD Anderson Cancer Center using NanoString’s nCounter technology and an optimized classifier for FFPE. Results: A total of 366 samples were included in this study, evenly distributed between the 5 international sites. While the US population matched previously reported distributions, the distribution of CMS subtypes varied substantially by region (P < 0.0001). While CMS1 was still associated with right-sided tumors (P < 0.001) and deficient mismatch repair (dMMR) (P < 0.001), the prevalence varied between 8% in Brazil to 30% in Mexico. CMS2 was found vary from 14% in Mexico to 47% in Brazil. The metabolic CMS3 subtype was present in only 3% in Thailand, but as high as 19% in Brazil. CMS4 was confirmed to be associated with higher stage (P = 0.047), and the prevalence was lowest in Brazil (14%) compared to 44% and 49% in US and Mexico, respectively. Expansion of study cohort is ongoing. Conclusions: CMS subtype prevalence differs substantially by geographic region in CRC. These variations suggest that transcriptomic-defined disease biology in international populations may be more heterogeneous than previously appreciated. Further studies in global populations are required to validate and extend these findings, which may have important impact for novel therapeutic development.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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