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Enregistrement W4311092858 · doi:10.1158/1538-7445.crc22-a010

Abstract A010: Molecular characteristics and prognosis of early-onset colorectal cancer according to detailed anatomical locations: Comparison to later-onset cases

2022· article· en· W4311092858 sur OpenAlexaff
Tomotaka Ugai, Yin Cao, Koichiro Haruki, Tabitha A. Harrison, Daniel D. Buchanan, Peter T. Campbell, Andrew T. Chan, Steven Gallinger, Marc J. Gunter, Michael Hoffmeister, Mark A. Jenkins, Roger L. Milne, Polly A. Newcomb, Rish K. Pai, Andrew J. Pellatt, Robert E. Schoen, Bethany Van Guelpen, Michael O. Woods, Amanda I. Phipps, Ulrike Peters, Shuji Ogino

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKRASMicrosatellite instabilityColorectal cancerRectumAscending colonMedicineCecumInternal medicineDescending colonOncologyCancerGastroenterologyPathologyBiologyAlleleGeneticsMicrosatelliteGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Evidence suggests that, compared to later-onset colorectal cancer (CRC), early-onset CRC (diagnosed before 50 years of age) occur more frequently in rectal location and less frequently in proximal colon location. Studies also indicate heterogeneity of molecular characteristics within early-onset CRCs and between early-onset and later-onset CRCs. Understanding how tumor molecular features and biological aggressiveness of early-onset CRC differ by detailed tumor location is important in personalized patient management. Methods: Using 14,004 CRC cases including 3,089 early-onset cases from The Cancer Genome Atlas and the Genetics and Epidemiology of CRC Consortium (GECCO), we examined microsatellite instability (MSI), CpG island methylator phenotype (CIMP), and KRAS and BRAF mutations in cancers of the cecum, ascending colon, transverse colon, descending colon, sigmoid colon, and rectum. We further conducted CRC-specific survival analyses of detailed tumor location stratified by molecular characteristics using multivariable Cox proportional hazards models. Results: The proportions of MSI-high, CIMP-high, and BRAF-mutated early-onset tumors gradually increased from the rectum (8.8%, 3.4%, and 3.5%, respectively) to the ascending colon (46% MSI-high; 15% CIMP-high) or transverse colon (8.6% BRAF-mutated), followed by declines in the cecum for MSI-high (36%) and BRAF-mutated (4.6%) tumors. Notably, later-onset MSI-high tumors showed a continuous decrease in KRAS mutation prevalence from the rectum (36%) to ascending colon (9%; Ptrend <0.001) followed by an increase in the cecum (14%), while early-onset MSI-high cancer showed no such trend. In survival analyses, there was a trend for better CRC-specific survival from the cecum to sigmoid colon (Ptrend<0.001) (but not to rectum), which did not significantly differ by age of diagnosis (Pinteraction=0.61). Multivariable-adjusted hazard ratios (HRs) for sigmoid vs. cecum were 0.86 (95% CI, 0.64-1.14) for early-onset cases and 0.81 (95% CI, 0.70-0.93) for later-onset cases. Notably, the prognostic association of tumor location differed by MSI status (Pinteraction=0.001). Non-MSI-high tumors exhibited the cecum-to-sigmoid trend for better CRC-specific survival [Ptrend <0.001; multivariable-adjusted HR for the sigmoid colon (vs. cecum), 0.80; 95% CI, 0.70-0.92], whereas MSI-high tumors demonstrated an opposite cecum-to-sigmoid trend for worse survival (Ptrend = 0.020; the corresponding HR, 2.13; 95% CI, 1.15-3.92). Conclusions: Our findings support biogeographical and pathogenic heterogeneity of CRC in different age groups and colorectal subsites. Both detailed colorectal location and tumor molecular features need to be accounted for prognostication of early-onset and later-onset CRCs to advance precision medicine. Citation Format: Tomotaka Ugai, Yin Cao, Koichiro Haruki, Tabitha A. Harrison, Daniel D. Buchanan, Peter T. Campbell, Andrew T. Chan, Steven Gallinger, Marc J. Gunter, Michael Hoffmeister, Mark A. Jenkins, Roger L. Milne, Polly A. Newcomb, Rish K. Pai, Andrew J. Pellatt, Robert E. Schoen, Bethany Van Guelpen, Michael O. Woods, Amanda I. Phipps, Ulrike Peters, Shuji Ogino. Molecular characteristics and prognosis of early-onset colorectal cancer according to detailed anatomical locations: Comparison to later-onset cases [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Colorectal Cancer; 2022 Oct 1-4; Portland, OR. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(23 Suppl_1):Abstract nr A010.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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