Refining Prognosis in Localized Gastrointestinal Stromal Tumor: Clinical Significance of Phosphatase and Tensin Homolog Low Expression and Gene Loss
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE To investigate the use of PTEN biomarker to improve prognostic stratification in patients with localized gastrointestinal stromal tumor (GIST). METHODS PTEN expression and genomic analysis were performed on two independent GIST-60 (n = 60) and GIST-100 (n = 100) cohorts, respectively. RESULTS PTEN expression was significantly lower in patients with local and metastatic recurrent tumor compared with those with no recurrence ( P = .004). PTEN low expression was significantly associated with poor disease-free survival (DFS) compared with PTEN high expression (43.73 v 117.95 months; P = .0084) and distant metastatic-free survival (DMFS; 57.95 v 117.95 months; P = .0032). PTEN heterozygous loss was observed in approximately 10% of the patients in each cohort and was associated with poor DFS compared with patients with PTEN normal status (27.56 months v not reached [NR]; P < .001) and DMFS (27.56 months v NR; P < .001). Multivariate analysis revealed that PTEN expression was an independent clinical prognosis factor besides tumor size, mitosis index, and location (hazard ratio for DFS: 3.8; P = .033; hazard ratio for DMFS 5.7, P = .01). Furthermore, PTEN low expression was independently associated with poor DMFS in clinically high-risk patients (mDMFS: 42.28 v 65.61 months; P = .0166). In addition, PTEN heterozygous loss was independently associated with poor DMFS in patients at either low/intermediate risk (mDMFS: 18.05 months for PTEN loss v NR for PTEN normal status; P < .001) or at high risk (mDMFS: 27.19 months for PTEN loss v 105.36 months for PTEN normal status; P = .044). CONCLUSION PTEN low expression/gene loss is an independent significant prognostic factor and a promising component to strengthen the clinical prognostic tools in patients with localized GIST.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».