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Enregistrement W3168439929 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.4011

hENT1 gene expression as a predictor of response to gemcitabine and nab-paclitaxel in advanced pancreatic cancer.

2021· article· en· W3168439929 sur OpenAlexaff
Sheron Perera, Gun Ho Jang, Amy Zhang, Robert E. Denroche, Anna Dodd, Stephanie Ramotar, Shawn Hutchinson, Yifan Wang, Mustapha Tehfé, Ravi Ramjeesingh, James Biagi, Bernard Lam, Julie M. Wilson, Faiyaz Notta, Sandra E. Fischer, George Zogopoulos, Steven Gallinger, Robert C. Grant, Jennifer J. Knox, Grainne M. O’Kane

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensQueen's UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill University Health CentreNova Scotia Cancer CentrePrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer ResearchToronto General HospitalDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGemcitabineFOLFIRINOXOncologyInternal medicinePancreatic cancerRegimenChemotherapyCancerIrinotecan

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

4011 Background: Human equilibrative nucleoside transporter 1 (hENT1) belongs to a family of nucleoside transporters critical to entry of gemcitabine into cells. The prognostic and predictive characteristics of this biomarker in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) have primarily been evaluated by immunohistochemistry, with conflicting results. We explored the impact of hENT1 gene expression in the Comprehensive Molecular Characterization of Advanced Ductal Pancreas Adenocarcinoma for Better Treatment Selection (COMPASS) trial. Methods: Patients were enrolled on COMPASS from December 2015 to June 2020 and underwent a biopsy for whole genome sequencing (WGS) and RNA sequencing prior to first chemotherapy in the advanced setting. Biopsies underwent laser capture microdissection to enrich for tumour epithelium. Chemotherapy regimen was determined based on clinician preference. The cut-off thresholds for hENT1 expression were determined using the maximal chi-squared statistic. Response rates and overall survival (OS) were computed based on hENT1 expression and chemotherapy regimen. Results: 254 patients were included in the analyses with a median follow-up time of 18 months. 146 patients were treated with modified FOLFIRINOX (FFX), 104 with gemcitabine and nab-paclitaxel (GnP), and 16 received no systemic therapy. Based on gene expression levels, 133 patients were classified as hENT1 high and 121 as hENT1 low. hENT1 expression was significantly associated with the modified Moffitt classifier with higher expression seen in classical tumours (p < 0.001). In the entire cohort, median OS was 10.0 months in hENT1 high vs. 8.3 months in hENT1 low (adjusted HR 0.78, 95% confidence interval 0.59 - 1.03, p = 0.08). In patients receiving modified FFX, there was no difference in response rates (32% vs. 31%, p = 1.00) or OS (10.6 vs. 10.6 months, p = 0.94) between the hENT1 high and hENT1 low groups, respectively. However, in patient treated with GnP, response rates were significantly higher in hENT1 high patients compared to those with hENT1 low tumors (45% vs. 21%, p = 0.035). Median OS in this GnP treated cohort was 9.8 months in hENT1 high vs. 6.1 months hENT1 low (p = 0.003). In an interaction analysis, hENT was predictive of treatment response to GnP (p = 0.0002). Conclusions: Biomarkers predictive of response to GnP and FFX are urgently needed. Here we demonstrate that hENT1 gene expression is a predictor of response to GnP in advanced PDAC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,411 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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