Circulating tumour cell gene expression and chemosensitivity analyses: predictive accuracy for response to multidisciplinary treatment of patients with unresectable refractory recurrent rectal cancer or unresectable refractory colorectal cancer liver metastases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with unresectable recurrent rectal cancer (RRC) or colorectal cancer (CRC) with liver metastases, refractory to at least two lines of traditional systemic therapy, may receive third line intraarterial chemotherapy (IC) and targeted therapy (TT) using drugs selected by chemosensitivity and tumor gene expression analyses of liquid biopsy-derived circulating tumor cells (CTCs). METHODS: In this retrospective study, 36 patients with refractory unresectable RRC or refractory unresectable CRC liver metastases were submitted for IC and TT with agents selected by precision oncotherapy chemosensitivity assays performed on liquid biopsy-derived CTCs, transiently cultured in vitro, and by tumor gene expression in the same CTC population, as a ratio to tumor gene expression in peripheral mononuclear blood cells (PMBCs) from the same individual. The endpoint was to evaluate the predictive accuracy of a specific liquid biopsy precision oncotherapy CTC purification and in vitro culture methodology for a positive RECIST 1.1 response to the therapy selected. RESULTS: Our analyses resulted in evaluations of 94.12% (95% CI 0.71-0.99) for sensitivity, 5.26% (95% CI 0.01-0.26) for specificity, a predictive value of 47.06% (95% CI 0.29-0.65) for a positive response, a predictive value of 50% (95% CI 0.01-0.98) for a negative response, with an overall calculated predictive accuracy of 47.22% (95% CI 0.30-0.64). CONCLUSIONS: This is the first reported estimation of predictive accuracy derived from combining chemosensitivity and tumor gene expression analyses on liquid biopsy-derived CTCs, transiently cultured in vitro which, despite limitations, represents a baseline and benchmark which we envisage will be improve upon by methodological and technological advances and future clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».