TP53 Mutation Mapping in Advanced Non-Small Cell Lung Cancer: A Real-World Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: TP53 is frequently mutated in solid tumors, but its basic mutation mapping is mixed, particularly in aggressive-stage lung cancer. EXPERIMENTAL DESIGN: We curated a total of 139 advanced non-small cell lung cancer (NSCLC) patients who harbored wild-type TP53 (TP53wt) or mutated TP53 (TP53mut) based on next-generation sequencing (NGS) to analyze multiple-dimensional data types, including tumor mutation burden (TMB), programmed death receptor ligand 1 (PD-L1) expression, co-mutant alterations, hotspot mutations distribution, and therapy response. RESULTS: TP53 was evident in 125 mutations and significantly associated with male sex, adenocarcinoma differentiation, smoking history, PD-L1 tumor proportion score, and TMB level. The most frequent mutations were distributed on exon 8, but there were no distinct hotspot mutations. After outlining the co-mutation genes, it is interesting to note that DNA damage repair (DDR) genes were frequent alterations in the mutated TP53 cohort. Even though there was no significant difference between the TP53wt and TP53mut cohorts on therapy response, patients with nucleotide variation in G>T achieved a relatively higher durable clinical benefit (DCB) rate. CONCLUSIONS: This real-world retrospective study suggests that molecular stratification on the basis of TP53 mutations should be deeply explored for NSCLC to optimize and modify clinical therapy choices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».