Gamma-Glutamyl Transferase Plus Carcinoembryonic Antigen Ratio Index: A Promising Biomarker Associated with Treatment Response to Neoadjuvant Chemotherapy for Patients with Colorectal Cancer Liver Metastases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Colorectal cancer liver metastasis (CRLM) is a significant contributor to cancer-related illness and death. Neoadjuvant chemotherapy (NAC) is an essential treatment approach; however, optimal patient selection remains a challenge. This study aimed to develop a machine learning-based predictive model using hematological biomarkers to assess the efficacy of NAC in patients with CRLM. METHODS: We retrospectively analyzed the clinical data of 214 CRLM patients treated with the XELOX regimen. Blood characteristics before and after NAC, as well as the ratios of these biomarkers, were integrated into the machine learning models. Logistic regression, decision trees (DTs), random forest (RF), support vector machine (SVM), and AdaBoost were used for predictive modeling. The performance of the models was evaluated using the AUROC, F1-score, and external validation. RESULTS: The DT (AUROC: 0.915, F1-score: 0.621) and RF (AUROC: 0.999, F1-score: 0.857) models demonstrated the best predictive performance in the training cohort. The model incorporating the ratio of post-treatment to pre-treatment gamma-glutamyl transferase (rGGT) and carcinoembryonic antigen (rCEA) formed the GCR index, which achieved an AUROC of 0.853 in the external validation. The GCR index showed strong clinical relevance, predicting better chemotherapy responses in patients with lower rCEA and higher rGGT levels. CONCLUSIONS: The GCR index serves as a predictive biomarker for the efficacy of NAC in CRLM, providing a valuable clinical reference for the prognostic assessment of these patients.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».