Genomic Signatures Define Three Subtypes of EGFR-Mutant Stage II-III NSCLC With Distinct Adjuvant Therapy Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ADJUVANT study reported the comparative superiority of adjuvant gefitinib over chemotherapy in disease-free survival (DFS) of resected EGFR-mutant stage II-IIIA non-small cell lung cancer (NSCLC). However, not all patients experienced favorable clinical outcomes with TKI, raising the necessity for further biomarker assessment. By comprehensive genomic profiling of 171 tumor tissues from the ADJUVANT trial, five predictive biomarkers were identified (TP53 exon4/5 mutations, RB1 alterations, and copy number gains of NKX2-1, CDK4, and MYC. Then we integrated them into the Multiple-gene INdex to Evaluate the Relative benefit of Various Adjuvant therapies (MINERVA) score, which categorized patients into three subgroups with relative disease-free survival and overall survival benefits from either adjuvant gefitinib or chemotherapy (Highly TKI-Preferable, TKI-Preferable, and Chemotherapy-Preferable groups). This study demonstrates that predictive genomic signatures could potentially stratify resected EGFR-mutant NSCLC patients and provide precise guidance towards future personalized adjuvant therapy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».