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Enregistrement W4253096809 · doi:10.1016/j.jtho.2021.01.723

P35.22 WITHDRAWN

2021· article· en· W4253096809 sur OpenAlexaff
Lintao Wang, Xiaonan Liu, Xue Yu, Zilong Zhao, Yong Zhang, Yi Bai, Shujun Zhang, Youlong Xu, Pu Zhao, Hong Bao, Xinqiang Wang, Ruifeng Liu, Rui Xu, Jingjing Xiang, Haifeng Jiang, Jiang Yan, Xianglong Wu, Yi Shao, Ji Liang, Qiong Wu, Zulin Zhang, Shuai Lü, Shenglin Ma

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

pulmonary lymphoepithelioma-like carcinoma (PLELC), a rare subtype of non-small cell lung cancer (NSCLC).However, the understanding of the treatment for EBV-infected NSCLC was still elusive.Immunotherapy that targets PD-1/PD-L1 has been utilized as a novel clinical treatment in recent years.Here, we focus on the genomic landscapes of lung cancers with EBV-infection and its correlation with PD-L1.Methods: Patients with both PD-L1 expression detection and genomic information were screened in HapLab database.HaploX 605-gene panel sequencing, covering 1.31 MB genome, was performed to analyze the genomic data of patients.PD-L1 expression was detected by immunochemistry.Bioinformatic analysis of genomic mutations and the correlation with the expression of PD-L1 were studied.Results: We analyzed the genomic profiles of 23 EBV-infected NSCLC patients.11 cases of lung squamous-cell carcinoma (LUSC), 4 cases of lung adenocarcinoma (LUAD), 5 cases of lung pulmonary lymphoepithelioma-like carcinoma (PLELC), and 3 unidentified cases were included in this study.Collectively, 93 genome mutations of 67 genes were detected in 23 EBV-infection cases.Top 3 frequently mutated genes were TP53 (27%), CSMD3 (18%) and KMT2D (18%).The EBV-infected patients exhibited a low level of tumor mutation burden (TMB).The median TMB was 1.53 Muts/MB (ranging from 0 to 14.5 Muts/MB).Only 3 of 23 patients (13.0%) harbored the canonical driver mutations in NSCLC.Interestingly, 10/23 patients (43.5%) showed high expression of PD-L1, while 13/23 patients (56.5%) showed low expression.We also assessed the expression of PD-L1 in lung cancers with no EBV-infection (867 cases).Only 118/867 (13.6%) patients without EBV-infection presented high PD-L1 expression, while 749/867 (86.4%) presented low PD-L1 expression.Conclusion: EBV-infection can occur in different kinds of NSCLC, including LUSC, LUAD, and PLELC.TMB and driver mutations of EBV-infected NSCLC were not frequently observed as normal lung cancers, implying a different mechanism leading to EBVinfected lung cancers.Interestingly, EBV-infected NSCLC tended to have a high correlation with the expression of PD-L1.This may give a hint on the application of checkpoint blockade immunotherapy on EBV-infected NSCLC.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8800,836

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,393 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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