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Enregistrement W4390618089 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-23-2085

An Immune Gene Expression Risk Score for Distant Metastases after Radiotherapy for Cervical Cancer

2024· article· en· W4390618089 sur OpenAlexafffund
Jelena Lukovic, Melania Pintilie, Kathy Han, Anthony Fyles, Jeffrey P. Bruce, Rene Quevedo, Trevor J. Pugh, Christina S. Fjeldbo, Heidi Lyng, Michael Milosevic

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesTerry Fox Research Institute
Mots-clésMedicineImmune systemOncologyInternal medicineCohortProportional hazards modelFramingham Risk ScoreCervical cancerHazard ratioImmune checkpointCancerImmunotherapyImmunologyDiseaseConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To develop an immune-based gene expression risk score to identify patients with cervical cancer at increased risk of distant metastases (DM). EXPERIMENTAL DESIGN: Tumor biopsies were obtained from 81 patients prior to chemoradiotherapy. Whole-transcriptome RNA sequencing was performed (Illumina NextSeq500). Beginning with 4,723 immune-related genes, a 55-gene risk score for DM was derived using Cox modeling and principal component analysis. It was validated in independent cohorts of 274 patients treated at the Norwegian Radium Hospital (NRH) and 206 patients from The Cancer Genome Atlas (TCGA). RESULTS: The risk score was predictive of DM (HR, 2.7; P < 0.0001) and lower cause-specific survival (CSS) by univariate analysis (HR, 2.0; P = 0.0003) and multivariate analysis adjusted for clinical factors (DM HR, 3.0; P < 0.0001; CSS HR, 2.2; P = 0.0004). The risk score predicted DM (HR, 1.4; P = 0.05) and CSS (HR, 1.48; P = 0.013) in the NRH cohort and CSS (HR, 1.4; P = 0.03) in TCGA cohort. Higher risk scores were associated with lower CIBERSORT estimates of tumor-infiltrating immune cells, including CD8 T cells and M1 and M2 macrophages (all P < 0.001). Higher risk scores were associated with lower expression (all P < 0.001) of important chemokines (CXCL12, CXCR4), IFN-regulated genes (IRF1, STAT1, IDO1), and immune checkpoint regulators (PD-1, PD-L1, CTLA-4). CONCLUSIONS: The immune metastatic risk score addresses important challenges in the treatment of cervical cancer-identifying patients at high risk of DM after radiotherapy. The findings of this study indicate that high tumor mutational burden and a "cold," immune-excluded tumor microenvironment influence distant metastatic recurrence. Further validation of the risk score is needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,226
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,330 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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