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Enregistrement W3203662700 · doi:10.1186/s12967-021-03081-0

Nuclear HER3 expression improves the prognostic stratification of patients with HER1 positive advanced laryngeal squamous cell carcinoma

2021· article· en· W3203662700 sur OpenAlexaff
Giovanni Almadori, Antonella Coli, Eugenio De Corso, Dario Antonio Mele, Stefano Settimi, Giovanni Di Cintio, Francesca Brigato, Domenico Scannone, Thomas E. Carey, Gaetano Paludetti, Libero Lauriola, Franco O. Ranelletti

Notice bibliographique

RevueJournal of Translational Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunohistochemistryProportional hazards modelMedicineOncologyCancerInternal medicineEpidermal growth factor receptorLaryngeal NeoplasmSurvival analysisPathologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Compared to the other members of human epidermal growth factor family receptors (HER), the role of HER3 has not been well defined in laryngeal cancer. The predictive and prognostic role of HER3 has been the focus of clinical attention but the research findings are contradictory, especially in laryngeal squamous cell carcinoma (LSCC). The variable localization of HER3 within cancer cells and the role of HER3 in primary and acquired resistance to HER1-targeted therapies remain unclear. METHODS: We performed a retrospective analysis of two cohorts of 66 homogeneous consecutive untreated primary advanced LSCC patients, in which co-expression of HER1, HER2 and HER3 receptors was investigated by semi-quantitative immunohistochemistry. The association of their pattern of expression with survival was evaluated by Kaplan-Meier and Cox's proportional hazard analyses. Multivariable Cox proportional hazards models were developed to predict median 2- and 3-year RFS and 2.5- and 5-year OS. The Akaike information criterion technique and backwards stepwise procedure were used for model selections. The performance of the final Cox models was assessed with respect to calibration and discrimination. RESULTS: Immunohistochemical labeling for HER1 and HER2 was localized both in the cell membrane and in the cytoplasm, while HER3 labeling was observed both in the cell cytoplasm and in the nucleus. HER3 expression was inversely correlated with HER1 positivity. The expression patterns of HERs were associated with tumor differentiation. In both cohorts of patients, HER1 expression was associated with reduced relapse-free (RFS) and overall survival (OS). In HER1 positive tumors, the co-expression with nuclear HER3 was associated with better RFS and OS, compared with HER3 negative tumors or tumors expressing HER3 at cytoplasmic level. HER3 expressing tumors had a higher Geminin/MCM7 ratio than HER3 negative ones, regardless of HER1 co-expression. Multivariable analyses identified age at diagnosis, tumor site, HER1, HER3 and age at diagnosis, tumor stage, HER1, HER3, as covariates significantly associated with RFS and OS, respectively. Bootstrapping verified the good fitness of these models for predicting survivals and the optimism-corrected C-indices were 0.76 and 0.77 for RFS and OS, respectively. CONCLUSIONS: Nuclear HER3 expression was strongly associated with favourable prognosis and allows to improve the prognostic stratification of patients with HER1 positive advanced LSCC carcinoma.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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