Characterizing the <i>KRAS</i> G12C mutation in metastatic colorectal cancer: a population-based cohort and assessment of expression differences in The Cancer Genome Atlas
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In metastatic colorectal cancer (mCRC), RAS mutations impart inferior survival and resistance to anti-epidermal growth factor receptor (EGFR) antibodies. KRAS G12C inhibitors have been developed and we evaluated how KRAS G12C differs from other RAS mutations. Patients and Methods: This retrospective review evaluated patients in British Columbia, Canada with mCRC and RAS testing performed between 1 January 2016 and 31 December 2018. Sequencing information from The Cancer Genome Analysis (TCGA) was also obtained and analysed. Results: Age at diagnosis, sex, anatomic location and stage at diagnosis did not differ by RAS mutation type. Progression free survival on first chemotherapy for patients with metastatic KRAS G12C tumours was 11 months. Median overall survival did not differ by RAS mutation type but was worse for both KRAS G12C (27 months) and non-G12C alterations (29 months) than wildtype (43 months) ( p = 0.01). Within the TCGA, there was no differential gene expression between KRAS G12C and other RAS mutations. However, eight genes with copy number differences between the G12C and non-G12C RAS mutant groups were identified after adjusting for multiple comparisons ( FITM2, PDRG1, POFUT1, ERGIC3, EDEM2, PIGU, MANBAL and PXMP4). We also noted that other RAS mutant mCRCs had a higher tumour mutation burden than those with KRAS G12C mutations (median 3.05 vs 2.06 muts/Mb, p = 4.2e–3) and that KRAS G12C/other RAS had differing consensus molecular subtype distribution from wildtype colorectal cancer (CRC) ( p < 0.0001) but not each other ( p = 0.14). Conclusion: KRAS G12C tumours have similar clinical presentation to other RAS mutant tumours, however, are associated with differential copy number alterations.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».