Clinical Significance of a Circulating Tumor Cell-based Classifier in Stage IB Lung Adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the effectiveness of a CTC-based classifier in stratifying stage IB LUAD. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Stage IB LUADs have an approximately 70% 5-year survival rate. The clinical application of ACT is controversial due to inconsistent results in a series of trials and few useful guide biomarkers. Thus, there is a pressing need for robust biomarkers to stratify stage IB patients to define which group would most likely benefit from ACT. Methods: Two hundred twelve stage IB LUAD patients were enrolled and were divided into 3 independent cohorts. The aptamer-modified NanoVelcro system was used to enrich the CTCs. RESULTS: A cutoff of <4 or >4 CTCs as the optimal prognostic threshold for stage IB LUAD was generated to stratify the patients in a 70-patient cohort into low-risk and high-risk groups. Patients with ≥ 4 CTCs in the training cohort had shorter progression-free survival ( P < 0.0001) and overall survival ( P < 0.0001) than patients with <4 CTCs. CTC number remained the strongest predictor of progression-free survival and overall survival even in a multivariate analysis including other clinicopathological parameters. Furthermore, a nomogram based on the CTC count was developed to predict the 3-year and 5-year survival in the training cohort and performed well in the other 2 validation cohorts (C-index: 0.862, 0.853, and 0.877). CONCLUSION: The presence of >4 CTCs can define a high-risk subgroup, providing a new strategy to make optimal clinical decisions for stage IB LUAD.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».