The Role of c-MET as a Biomarker in Patients with Bladder Cancer Treated with Radical Chemo-Radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bladder cancer is a highly aggressive cancer, and muscle invasive urothelial carcinoma (MIUC) requires aggressive strategy. Concomitant chemo-radiotherapy (CRT) appears as a therapeutic option that allows bladder sparing. No biomarker is currently available to optimally select patients for CRT. METHODS: We retrospectively enrolled patients with MIUC who were treated in a curative setting with CRT. Based on c-MET expression in pre-treatment tumor tissue, patients were stratified into two groups: no expression of c-MET (group A) and expression of c-MET (group B). We evaluated the outcome of these patients based on c-MET expression. RESULTS: After a median follow-up of 40 months, 13 patients were enrolled in this analysis, 8 in group A and 5 in group B. The disease recurrence was 25% in group A and 100% in group B. Compared to group A, patients from group B experienced more frequent and more rapid recurrence in terms of metastases; the 3-year metastatic recurrence rate was 13% and 100%, respectively. The c-MET expression was also associated with a higher rate of cancer-related deaths. CONCLUSIONS: In this retrospective analysis, c-MET expression was associated with worse disease-free survival and survival in patients treated radically with CRT.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».