MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4214570433 · doi:10.1101/2022.02.26.22271531

A Clinically Translatable Immune-based Classification of HPV-associated Head and Neck Cancer with Implications for Biomarker-Driven Treatment Deintensification and Immunotherapy

2022· preprint· en· W4214570433 sur OpenAlexafffund
Peter YF. Zeng, Matthew J. Cecchini, John W. Barrett, Matthew Shammas‐Toma, Loris De Cecco, Mara Serena Serafini, Stefano Cavalieri, Lisa Licitra, Frank Hoebers, Ruud H. Brakenhoff, C. René Leemans, Kathrin Scheckenbach, Tito Poli, Xiaowei Wang, Xinyi Liu, Francisco Laxague, Eitan Prisman, Catherine F. Poh, Pinaki Bose, Joseph C. Dort, Mushfiq Hassan Shaikh, Sarah EB. Ryan, Allie Dawson, Mohammed Imran Khan, Christopher J. Howlett, William Stecho, Paul Plantinga, Sabrina Daniela da Silva, Michael Hier, Halema Khan, Danielle MacNeil, Adrian Mendez, John Yoo, Kevin Fung, Pencilla Lang, Eric Winquist, David A. Palma, Hedyeh Ziai, Antonio L. Amelio, Shawn Li, Paul C. Boutros, Joe S. Mymryk, Anthony C. Nichols

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of CalgaryMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaVancouver General HospitalWestern University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchEuropean CommissionAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroPhysicians' Services Incorporated Foundation
Mots-clésMedicineOncologyInternal medicineHead and neck squamous-cell carcinomaImmune systemProportional hazards modelImmunotherapyHead and neck cancerProspective cohort studyRetrospective cohort studyMultivariate analysisCancerDiseaseRadiation therapyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose Human papillomavirus-associated (HPV + ) head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) is the fastest rising cancer in North America. There is significant interest in treatment de-escalation for these patients given the generally favourable prognosis. However, 15-30% of patients recur after primary treatment, reflecting a need for improved risk-stratification tools. We sought to develop a molecular test to predict the survival of patients with newly diagnosed HPV + HNSCC. Methods We created a prognostic score (UWO3) that was successfully validated in six independent cohorts comprising 906 patients, including blinded retrospective and prospective external validations. Transcriptomic data from two aggressive radiation de-escalation cohorts were used to assess the ability of UWO3 to identify patients who recur. Multivariate Cox models were used to assess the associations between the UWO3 immune class and outcomes. Results A three-gene immune score classified patients into three immune classes (immune rich, mixed, or immune desert) and was strongly associated with disease-free survival in six datasets, including large retrospective and prospective datasets. Pooled analysis demonstrated that the immune rich group had superior disease-free survival at 5 years to the immune desert (HR= 9.0, 95% CI 3.2–25.5, P =3.6×10 −5 ) and mixed (HR=6.4, 95%CI 2.2–18.7, P =0.006) groups after adjusting for age, sex, smoking status, and AJCC8 clinical stage. Finally, UWO3 was able to identify patients from two treatment de-escalation cohorts who remain disease-free after aggressive de-escalation to 30 Gy radiation. Conclusions The UWO3 immune score could enable biomarker-driven clinical decision-making for patients with HPV + HNSCC based on robust outcome prediction across six independent cohorts. The superior survival of immune rich patients supports de-intensification strategies, while the inferior outcomes of the immune desert patients suggest the potential for intensification and/or immunotherapy. Prospective de-escalation and intensification clinical trials are currently being planned.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxiv→Même sujetHead and Neck Cancer Studies→Travaux en français237 207→