Concordance of Abundance for Mutational EGFR and Co-Mutational TP53 with Efficacy of EGFR-TKI Treatment in Metastatic Patients with Non-Small-Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to investigate the influence of the mutation abundance of the epidermal growth factor receptor (EGFR) and its co-mutation with TP53 on the therapeutic efficacy of tyrosine kinase inhibitor (TKI) treatment in patients with metastatic lung adenocarcinoma (LUAD). In total, 130 patients (January 2018-September 2022) with metastatic LUAD from the Second Affiliated Hospital of Zhejiang University were included. Kaplan–Meier analysis was performed to measure the duration of drug application (DDA) and the log-rank test was used to compare differences. Univariate and multivariate analyses of Cox proportional hazard regression models were used to evaluate the association between the relevant clinicopathological factors and DDA. Hazard ratios with 95% confidence intervals were also calculated. Among the 130 patients who were treated with first-generation EGFR-TKIs, 86 showed high-EGFR mutation abundance (>22.0%) and 44 showed low-EGFR mutation abundance (≤22.0%). Patients in the high-EGFR group had a greater DDA than those in the low-EGFR group (p < 0.05). The results of the subgroup analysis were consistent with those of the total mutation population (exon19: >18.5% vs. ≤18.5%, 14 months vs. 10 months, p = 0.049; exon21: >22.0% vs. ≤22.0%, 15 months vs. 9 months, p = 0.005). In addition, the mutation abundance of TP53 was negatively correlated with the DDA (p < 0.05). Patients in the combination group had a better DDA than those in the monotherapy group (p < 0.05). Subgroup analysis showed that, among the low mutation abundance of the EGFR exon 21 or 19 cohort, the combination group had a better DDA than the monotherapy group (p < 0.05). An EGFR mutation abundance greater than 22.0% was a positive predictor of DDA in patients with metastatic LUAD. However, a TP53 mutation abundance higher than 32.5% could reverse this situation. Finally, first-line treatment with EGFR-TKIs plus chemotherapy is a potential treatment strategy for patients with low-abundance EGFR mutations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».