Abstract B20: Endometrial cancer molecular risk stratification in endometrioid ovarian cancers: A novel application of precision medicine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: Endometrioid ovarian carcinoma (ENOC) is associated with a generally more favorable prognosis compared to other ovarian carcinoma histotypes. Nonetheless, patients are still treated with a “one size fits all” approach. While tumor staging offers some stratification, the development of personalized treatment concepts remains elusive. Our group has recently validated the Proactive Molecular Risk Classifier for Endometrial Cancer (ProMisE), to distinguish clinically relevant prognostic groups amongst endometrial carcinomas. ENOC shares risk factors, genomics, and histology with its endometrial counterpart. The aim of our study was to apply and test ProMisE on ENOC. Methods: ProMisE was applied to 509 ENOC after biomarker-assisted review of ENOC histotype. Cases were aligned into low-risk POLE mutant (POLE), moderate-risk mismatch repair deficient (MMRd), high-risk p53 abnormal (p53abn), and a final moderate-risk category lacking these biomarkers (p53wt). Kaplan-Meier and multivariate survival analysis were performed. Results: 4% of cases were POLE, 16% MMRd, 71% p53wt, and 10% p53abn. Groups showed distinct progression-free and overall survival (p <0.001), near identical to profiles of endometrial cancers. 5-year PFS was 54% in p53abn, 82% in MMRd, 85% in p53wt, and 100% in POLEmut cases. Median overall survival was reached in p53 mutant cases only. ProMisE classes of ENOC were independent of stage and residual disease in multivariable analysis. Conclusion: ProMisE risk classification provides additional prognostic information in a large cohort of ENOC. Our findings support introduction of ProMisE-stratified treatment strategies to improve patient care across ENOC. Further, ENOC may benefit from parallel efforts under investigation in endometrial carcinoma. Citation Format: Pauline Krämer, Aline Talhouk, Tjalling Bosse, Florian Heitz, Naveena Singh, Felix Kommoss, Sara Brucker, Jessica McAlpine, Stefan Kommoss, Martin Koebel, Michael Anglesio. Endometrial cancer molecular risk stratification in endometrioid ovarian cancers: A novel application of precision medicine [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Advances in Ovarian Cancer Research; 2019 Sep 13-16, 2019; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2020;26(13_Suppl):Abstract nr B20.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».