Modification of Homologous Recombination Deficiency Score Threshold and Association with Long-Term Survival in Epithelial Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
New therapies, such as poly-ADP ribose polymerase inhibitors (PARPi), and immunotherapy treatments have generated great interest in enhancing individualized molecular profiling of epithelial ovarian cancer (EOC) to improve management of the disease. In EOC patients, putative biomarkers for homologous recombination deficiency (HRD), microsatellite instability (MSI), and tumor mutational burden (TMB) were characterized and correlated with survival outcomes. A series of 300 consecutive EOC patients were enrolled. Patients underwent neoadjuvant chemotherapy (n = 172) or primary cytoreductive surgery (n = 128). Molecular profiling and survival analyses were restricted to the primary cytoreductive surgery cohort due to tissue availability. All patients underwent germline testing for HRD- and MSI-related gene mutations. When sufficient tissue was available, screening for somatic BRCA1/2 mutations, BRCA1 promoter methylation, HRD score (a measure of genomic instability), MSI, and TMB testing were performed. HRD score ≥33 was associated with improved overall survival on multivariable analysis. In the era of biomarker-driven clinical care, HRD score ≥33 may be a useful adjunctive prognostic tool and should be evaluated in future studies to predict PARPi benefits.
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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 | 0,000 |
| 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 ».