The Tumor Immune Microenvironment Drives Survival Outcomes and Therapeutic Response in an Integrated Molecular Analysis of Gastric Adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We performed an integrated analysis of molecular classification systems proposed by The Cancer Genome Atlas (TCGA), the Asian Cancer Research Group (ACRG), and the tumor microenvironment (TME) score to identify which classification scheme(s) are most promising to pursue in subsequent translational investigations. EXPERIMENTAL DESIGN: Supervised machine learning classifiers were created using 10-fold nested cross-validation for TCGA, ACRG, and TME subtypes and applied to 2,202 patients with gastric cancer from 11 separate publicly available datasets. Overall survival was assessed with a multivariable Cox proportional hazards model. A propensity score-matched analysis was performed to evaluate the subgroup effect of adjuvant chemotherapy on molecular subtypes. A public external cohort comprised of metastatic gastric cancer treated with immunotherapy was used to externally validate the molecular subtypes. RESULTS: Classification models for TCGA, ACRG, and TME achieved an accuracy ± SD of 89.5% ± 0.04, 84.7% ± 0.04, and 89.3% ± 0.02, respectively. We identified the TME score as the only significantly prognostic classification system [HR, 0.54 (95% confidence interval [CI], 0.39-0.74); global Wald test P < 0.001]. In our subgroup analysis, patients who received adjuvant chemotherapy achieved greater survival with increasing TME score (HR, 0.47; 95% CI, 0.29-0.74; interaction P < 0.05). The combination of TME-high and microsatellite instability scores significantly outperformed microsatellite instability as a univariable predictor of immunotherapy response. CONCLUSIONS: We conclude that the TME score is a predominate driver of prognosis as well as chemotherapy- and immunotherapy-related outcomes in gastric cancer. This article provides a foundation for additional analyses and translational work.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».