Prognostic and predictive effect of KRAS gene copy number and mutation status in early stage non-small cell lung cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the current analysis, we characterize the prognostic significance of KRAS mutations with concomitant copy number aberrations (CNA) in early stage non-small cell lung cancer (NSCLC), and evaluate the ability to predict survival benefit from adjuvant chemotherapy. Methods: Clinical and genomic data from the LACE (Lung Adjuvant Cisplatin Evaluation)-Bio consortium was utilized. CNAs were categorized as Gain (CN ≥2) or Neutral (Neut)/Loss; KRAS status was defined as wild type (WT) or mutant (MUT). The following groups were compared in all patients and the adenocarcinoma subgroup, and were correlated to survival endpoints using a Cox proportional hazards model: WT + Neut/Loss (reference), WT + Gain, MUT + Gain and MUT + Neut/Loss. A treatment-by-variable interaction was added to evaluate predictive effect. Results: Of the 946 (399 adenocarcinoma) NSCLC patients, 41 [30] had MUT + Gain, 145 [99] MUT + Neut/Loss, 125 [16] WT + Gain, and 635 [254] WT + Neut/Loss. A non-significant trend towards worse lung cancer-specific survival (LCSS; HR =1.34; 95% CI, 0.83–2.17, P=0.232), DFS (HR =1.34; 95% CI, 0.86–2.09, P=0.202) and OS (HR =1.59; 95% CI, 0.99–2.54, P=0.055) was seen in KRAS MUT + Gain patients relative to KRAS WT + Neut/Loss patients. A negative prognostic effect of KRAS MUT + Neut/Loss was observed for LCSS (HR =1.32; 95% CI, 1.01–1.71, P=0.038) relative to KRAS WT + Neut/Loss on univariable analysis, but to a lesser extent after adjusting for covariates (HR =1.28; 95% CI, 0.97–1.68, P=0.078). KRAS MUT + Gain was associated with a greater beneficial effect of chemotherapy on DFS compared to KRAS WT + Neut/Loss patients (rHR =0.33; 95% CI, 0.11–0.99, P=0.048), with a non-significant trend also seen for LCSS (rHR =0.41; 95% CI, 0.13–1.33, P=0.138) and OS (rHR =0.40; 95% CI, 0.13–1.26, P=0.116) in the adenocarcinoma subgroup. Conclusions: A small prognostic effect of KRAS mutation was identified for LCSS, and a trend towards worse LCSS, DFS and OS was noted for KRAS MUT + Gain. A potential predictive effect of concomitant KRAS mutation and copy number gain was observed for DFS in adenocarcinoma patients. These results could be driven by the small number of patients and require validation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».