hENT1 Expression Predicts Response to Gemcitabine and Nab-Paclitaxel in Advanced Pancreatic Ductal Adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Modified FOLFIRINOX (mFFX) and gemcitabine/nab-paclitaxel (GnP) remain standard first-line options for patients with advanced pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). Human equilibrative nucleoside transporter 1 (hENT1) was hypothesized to be a biomarker of gemcitabine in the adjuvant setting, with conflicting results. In this study, we explore hENT1 mRNA expression as a predictive biomarker in advanced PDAC. EXPERIMENTAL DESIGN: COMPASS was a prospective observational trial of patients with advanced PDAC. A biopsy was required prior to initiating chemotherapy, as determined by treating physician. Biopsies underwent laser capture microdissection prior to whole genome and RNA sequencing. The cut-off thresholds for hENT1 expression were determined using the maximal χ2 statistic. RESULTS: 253 patients were included in the analyses with a median follow-up of 32 months, with 138 patients receiving mFFX and 92 receiving GnP. In the intention to treat population, median overall survival (OS) was 10.0 months in hENT1high versus 7.9 months in hENT1low (P = 0.02). In patients receiving mFFX, there was no difference in overall response rate (ORR; 35% vs. 28%, P = 0.56) or median OS (10.6 vs. 10.5 months, P = 0.45). However, in patients treated with GnP, the ORR was significantly higher in hENT1high compared with hENT1low tumors (43% vs. 21%, P = 0.038). Median OS in this GnP-treated cohort was 10.6 months in hENT1high versus 6.7 months hENT1low (P < 0.001). In an interaction analysis, hENT1 was predictive of treatment response to GnP (interaction P = 0.002). CONCLUSIONS: In advanced PDAC, hENT1 mRNA expression predicts ORR and OS in patients receiving GnP.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».