Large-Scale Cancer Genomic Analysis Reveals Significant Disparities between Microsatellite Instability and Tumor Mutational Burden
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Microsatellite instability (MSI) and tumor mutational burden (TMB) are predictive biomarkers for pan-cancer immunotherapy. The interrelationship between MSI-high (MSI-H) and TMB-high (TMB-H) in human cancers and their predictive value for immunotherapy in lung cancer remain unclear. METHODS: We analyzed somatic mutation data from the Genomics Evidence Neoplasia Information Exchange (n = 46,320) to determine the relationship between MSI-H and TMB-H in human cancers using adjusted multivariate regression models. Patient survival was examined using the Cox proportional hazards model. The association between MSI and genetic mutations was assessed. RESULTS: Patients (31-89%) with MSI-H had TMB-low phenotypes across 22 cancer types. Colorectal and stomach cancers showed the strongest association between TMB and MSI. TMB-H patients with lung cancer who received immunotherapy exhibited significantly higher overall survival [HR, 0.61; 95% confidence interval (CI), 0.44-0.86] and progression-free survival (HR, 0.65; 95% CI, 0.47-0.91) compared to the TMB-low group; no significant benefit was observed in the MSI-H group. Patients with TMB and MSI phenotypes showed further improvement in overall survival and PFS. We identified several mutated genes associated with MSI-H phenotypes, including known mismatch repair genes and novel mutated genes, such as ARID1A and ARID1B. CONCLUSIONS: Our results demonstrate that TMB-H and/or a combination of MSI-H can serve as biomarkers for immunotherapies in lung cancer. IMPACT: These findings suggest that distinct or combined biomarkers should be considered for immunotherapy in human cancers because notable discrepancies exist between MSI-H and TMB-H across different cancer types.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».