Evaluating genomic biomarkers associated with resistance or sensitivity to chemotherapy in patients with advanced breast and colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Carcinogenesis is driven by an array of complex genomic patterns; these patterns can render an individual resistant or sensitive to certain chemotherapy agents. The Personalized Oncogenomics (POG) project at BC Cancer has performed integrative genomic analysis of whole tumour genomes and transcriptomes for over 700 patients with advanced cancers, with an aim to predict therapeutic sensitivities. The aim of this study was to utilize the POG genomic data to evaluate a discrete set of biomarkers associated with chemo-sensitivity or-resistance in advanced stage breast and colorectal cancer POG patients. Methods This was a retrospective multi-centre analysis across all BC CANCER sites. All breast and colorectal cancer patients enrolled in the POG program between July 1, 2012 and November 30, 2016 were eligible for inclusion. Within the breast cancer population, those treated with capecitabine, paclitaxel, and everolimus were analyzed, and for the colorectal cancer patients, those treated with capecitabine, bevacizumab, irinotecan, and oxaliplatin were analyzed. The expression levels of the selected biomarkers of interest ( EPHB4, FIGF, CD133, DICER1, DPYD, TYMP, TYMS, TAP1, TOP1, CKDN1A, ERCC1, GSTP1, BRCA1, PTEN, ABCB1, TLE3, and TXNDC17) were reported as mRNA percentiles. Results For the breast cancer population, there were 32 patients in the capecitabine cohort, 15 in the everolimus cohort, and 12 in the paclitaxel cohort. For the colorectal cancer population, there were 29 patients in the bevacizumab cohort, 12 in the oxaliplatin cohort, 29 in the irinotecan cohort, and 6 in the capecitabine cohort. Of the biomarkers evaluated, the strongest associations were found between Bevacizumab-based therapy and DICER1 (P = 0.0445); and between capecitabine therapy and TYMP (P = 0.0553). Conclusions Among breast cancer patients, higher TYMP expression was associated with sensitivity to capecitabine. Among colorectal cancer patients, higher DICER1 expression was associated with sensitivity to bevacizumab-based therapy. This study supports further assessment of the potential predictive value of mRNA expression of these genomic biomarkers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».