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Enregistrement W4387043588 · doi:10.1016/j.euros.2023.09.003

Feasibility and Impact of Immunohistochemistry-based Molecular Subtyping for Muscle-invasive Bladder Cancer in Patients Treated with Radiation-based Therapy

2023· article· en· W4387043588 sur OpenAlex
Charles Hesswani, Chelsea Jackson, Gautier Marcq, Céline Hardy, Ronald Kool, José João Mansure, Fadi Brimo, David M. Berman, Wassim Kassouf

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology Open Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensQueen's UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésSubtypingImmunohistochemistryBladder cancerMedicineOncologyInternal medicineInterquartile rangeRadiation therapyCystectomyTissue microarrayPathologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Distinct molecular subtypes of muscle-invasive bladder cancer (MIBC) have been identified via gene expression profiling. Objective: We investigated the feasibility of a simple immunohistochemistry (IHC)-based Lund subtyping method and the association of MIBC subtypes with oncological outcomes for patients after bladder-preserving radiation-based therapy. Design setting and participants: Transurethral resected tumor tissues from 104 patients treated with radiation-based therapy were sampled on tissue microarray blocks. Outcome measurements and statistical analysis: The expression of KRT5, GATA3, and p16 proteins was scored via digital image analysis. Hierarchical clustering was used to classify tumors as the basal subtype or one of two luminal subtypes: genomically unstable (GU) or urothelial-like (URO). Subtypes were evaluated for association with complete response (CR), recurrence-free survival (RFS), and overall survival (OS). Results and limitations: < 0.05). IHC-based subtype classification was feasible in most patients (89%). The subtype was basal in 23.6%, GU in 14.0%, URO in 31.2%, and unclassified in 31.2% of patients. No significant differences in CR, RFS, or OS were observed between the molecular subtypes. Limitations include the retrospective design and relatively small sample size. Conclusions: IHC-based molecular MIBC subtyping using a three-antibody algorithm is feasible in most patients treated with radiation-based therapy. MIBC subtype was not associated with response or survival. Further prospective studies are warranted to confirm the lack of association between molecular subtype and survival in patients treated with trimodal therapy. Patient summary: For patients with invasive bladder cancer treated with radiation-based therapy, we classified tumors into different subtypes using just three molecular stains. This method is cheaper and more widely available than the usual approach. However, we did not find an association between different cancer subtypes and survival.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,313 · 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