Identification of a Subset of Stage I Colorectal Cancer Patients With High Recurrence Risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A challenge in early-stage colorectal cancer (CRC) is identifying biomarkers that predict an increased risk for recurrence. A potential clinically adaptable biomarker is focal adhesion kinase (FAK), a tyrosine kinase that promotes invasion and metastasis. METHODS: An initial, single-institution, 298-patient cohort with all stages of CRC and long-term follow-up was assessed for FAK with tissue microarrays using immunohistochemistry. FAK expression was scored and dichotomized into high and low. Subsequently, a validation cohort of 517 early-stage CRCs from a separate institution was evaluated. All statistical tests were 2-sided. RESULTS: FAK overexpression did not correlate with any known histologic feature and was an early event in CRC, increasing from normal colon to stage I, and stage I to II, but not different at higher stages. High FAK was associated with decreased 10-year recurrence-free survival (RFS) among stage I patients (70.2% for high FAK vs 94.1% for low, P = .02), but not among higher stages in the initial cohort. The same finding was seen in the validation cohort (73.1% for high FAK vs 93.1% for low, P = .004). Multivariable survival analysis for stage I patients showed only two statistically significant factors predicting RFS: FAK (hazard ratio = 5.27, 95% confidence interval = 1.81 to 15.33, P = .002) and perineural invasion (hazard ratio = 7.38, 95% confidence interval = 1.01 to 53.96, P = .049). FAK was the only statistically significant factor in multivariable analysis across RFS, overall, and disease-specific survivals. CONCLUSIONS: High FAK expression identified a subset of stage I CRC patients with high incidence of recurrence and reduced survival, suggesting that FAK has important prognostic value. These patients would immediately benefit from more rigorous surveillance protocols for recurrent disease.
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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 | 0,001 | 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 ».