Data from FGFR2c Mesenchymal Isoform Expression Is Associated with Poor Prognosis and Further Refines Risk Stratification within Endometrial Cancer Molecular Subtypes
Notice bibliographique
Résumé
<div>AbstractPurpose:<p>The two most common molecular subtypes of endometrial cancers, mismatch repair deficient (MMRd) and p53 wild-type (p53wt) comprise the majority of endometrial cancers and have intermediate prognoses where additional risk stratification biomarkers are needed. Isoform switching of FGFR2 from FGFR2b to FGFR2c (normally expressed in mesenchymal cells), has been reported in other solid carcinomas. The objective of this study was to investigate the role of FGFR2c in risk stratification of endometrial cancer.</p>Experimental Design:<p>We have developed and optimized a BaseScope RNA ISH assay to detect FGFR2c. FGFR2c expression was determined in a preliminary screening cohort of 78 endometrial cancers and a clinically and molecularly annotated Vancouver cohort (<i>n</i> = 465). Cox regression model analyses were performed to assess the prognostic value of FGFR2c.</p>Results:<p>Univariate and multivariate analyses revealed FGFR2c expression was significantly associated with shorter disease-specific survival (DSS) and progression-free survival (PFS) in endometrioid endometrial cancer (EEC, <i>n</i> = 302). Notably, FGFR2c expression was significantly associated with shorter PFS and DSS in patients with grade 3 EECs (<i>P</i> < 0.003 and <i>P</i> < 0.002) and the European Society Medical Oncology (ESMO) high-risk group (<i>P</i> < 0.0001 and <i>P</i> < 0.002), respectively. Moreover, within the MMRd subtype, FGFR2c expression was significantly associated with shorter PFS (<i>P</i> < 0.048) and DSS (<i>P</i> < 0.001).</p>Conclusions:<p>FGFR2c expression appears an independent prognostic biomarker in patients with EEC and further discerns the outcomes within grade 3 tumors, ESMO high-risk groups, as well as within the MMRd and p53wt subtypes. FGFR2c inclusion into future molecular subtyping can further refine risk stratification of EEC.</p></div>
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».