MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386784419 · doi:10.1158/1557-3265.aacrahns23-po-016

Abstract PO-016: SSTR2 use and molecular profile in EBV-positive nasopharyngeal carcinoma: A single institution experience

2023· article· en· W4386784419 sur OpenAlexaboutno aff
Juan J. Juarez-Vignon Whaley, Michelle Afkhami, Mykola Onyshchenko, Thomas Gernon, Robert Kang, Ellie Maghami, Sagus Sampath, Arya Amini, Diana Bell, Victoria Villaflor

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSomatostatin receptor 2ImmunohistochemistryMedicineNasopharyngeal carcinomaMalignancyMicrosatellite instabilityInternal medicineOncologyBiopsyPathologyCancer researchSomatostatin receptorReceptorBiologyRadiation therapyMicrosatelliteGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Nasopharyngeal carcinoma (NPC) is a rare malignancy endemic in Southeast Asia. EBV infection is recognized as a major risk factor playing important roles in oncogenic pathways. Somatostatin receptor 2 (SSTR2) is a marker used in neuroendocrine tumors and appears to demonstrate high prevalence in EBV+ NPCs. Methods: We identified a total of 16 patients with biopsy-proven WHO type 3 EBV+ (via EBER) NPC in which SSTR2 expression via immunohistochemistry (IHC) was analyzed in either primary or metastatic lesions. Additionally, risk factors (smoking or alcohol), P16 via IHC, PD-L1 via IHC, tumor mutation burden (TMB), microsatellite instability (MSI), genomic alterations via Next Generation Sequencing (NGS), and time to progression (TTP) in months were reported. Results: Mean age of diagnosis was 60 years old, 14 were male, 13 were locally advanced and 37.5% former or heavy smokers. Ten patients were Asian with the rest being Latino (4), European (1) and unknown (1). Fourteen out of sixteen patients (87.5%) had SSTR2 expression either in primary lesions or metastatic lesions. P16 was measured in seven cases, all of them being negative. PDL1 was measured in 11 cases, 9 had high expression (≥ 20 CPS), 2 had expression (1-19 CPS) and 5 was not measured. In 10 cases TMB was evaluated, seven had low TMB and three intermediate TMB. From the TMB intermediate cases, all of them were MSI stable and two high PDL1 expression. From the 10 patients with MSI status all of them were stable. Out of the 16 patients, 11 patients had NGS performed from which 9 patients had clinically significant alterations. 4 out of 9 patients (44.4%) had an 11q13.2-13.3 amplification followed by 33.3% having a 9p21 loss and 22.2% TP53 mutation. Survival, median survival was not reached and median TTP was 23 months with the most common site being the liver. Conclusions: Given the high prevalence of SSTR2 in EBV+ NPCs (87.5%) in our cohort, SSTR2 via IHC may be a good screening tool for EBV + NPCs with potential diagnostic and therapeutic implications. 11q amplifications being present in 44.4% of our cohort might also be of diagnostic significance in NPC. Prognostic and clinical implications warrant further investigation. Citation Format: Juan J. Juarez-Vignon Whaley, Michelle Afkhami, Mykola Onyshchenko, Thomas Gernon, Robert Kang, Ellie Maghami, Sagus Sampath, Arya Amini, Diana Bell, Victoria M. Villaflor. SSTR2 use and molecular profile in EBV-positive nasopharyngeal carcinoma: A single institution experience [abstract]. In: Proceedings of the AACR-AHNS Head and Neck Cancer Conference: Innovating through Basic, Clinical, and Translational Research; 2023 Jul 7-8; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2023;29(18_Suppl):Abstract nr PO-016.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Cancer ResearchMême sujetLung Cancer Research StudiesTravaux en français237 207