hENT1 Predicts Benefit from Gemcitabine in Pancreatic Cancer but Only with Low CDA mRNA
Notice bibliographique
Résumé
Gemcitabine or 5-fluorouracil (5-FU) based treatments can be selected for pancreatic cancer. Equilibrative nucleoside transporter 1 (hENT1) predicts adjuvant gemcitabine treatment benefit over 5-FU. Cytidine deaminase (CDA), inside or outside of the cancer cell, will deaminate gemcitabine, altering transporter affinity. ESPAC-3(v2) was a pancreatic cancer trial comparing adjuvant gemcitabine and 5-FU. Tissue microarray sections underwent in situ hybridization and immunohistochemistry. Analysis of both CDA and hENT1 was possible with 277 patients. The transcript did not correlate with protein levels for either marker. High hENT1 protein was prognostic with gemcitabine; median overall survival was 26.0 v 16.8 months (p = 0.006). Low CDA transcript was prognostic regardless of arm; 24.8 v 21.2 months with gemcitabine (p = 0.02) and 26.4 v 14.6 months with 5-FU (p = 0.02). Patients with low hENT1 protein did better with 5-FU, but only if the CDA transcript was low (median survival of 5-FU v gemcitabine; 29.3 v 18.3 months, compared with 14.2 v 14.6 with high CDA). CDA mRNA is an independent prognostic biomarker. When added to hENT1 protein status, it may also provide treatment-specific predictive information and, within the frame of a personalized treatment strategy, guide to either gemcitabine or 5FU for the individual patient.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».