An integrated classifier improves prognostic accuracy in non-metastatic gastric cancer
Notice bibliographique
Résumé
The American Joint Committee on Cancer (AJCC) staging system is insufficiently prognostic for gastric cancer (GC) patients and complementary factors are in urgent need. Here we aimed to develop a comprehensive model, consisting of both immune signatures and cancer signaling molecules, which was expected to accurately improve survival prediction in non-metastatic gastric cancer (GC). We first validated the prognostic value of a combination of 18 immune features and 52 cancer-signaling molecules in The Cancer Genome Atlas (TCGA) and Gene Expression Omnibus (GEO) database. Then, their expression and distribution were analyzed in consecutive 1180 GC patients using immunohistochemistry. We developed and validated a novel protein-based prognostic classifier using CDH1, an epithelial–mesenchymal transition (EMT) marker, and five immune features (CD3, CD4, CD274, GZMB, and PAX5) by Cox regression model with group LASSO penalty. We observed significant differences in the overall survival of the high- and low-prognostic risk groups (66.8% VS 27.0%, P < .001). A combination of this classifier with age and pTNM stage had better prognostic value than pTNM alone. The model was further validated in both treatment-naive patients and those treated with neoadjuvant chemotherapy. Moreover, GC patients with high-risk score exhibited a favorable prognosis to adjuvant chemotherapy. This integrated classifier could be automatically analyzed and effectively predict survival of GC patients and may provide a new clinically applicable strategy to identify patients who are more likely to benefit from adjuvant chemotherapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».