A Comprehensive Evaluation of Clinicopathologic Characteristics, Molecular Features and Prognosis in Lung Adenocarcinoma with an Acinar Component
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Lung adenocarcinoma (LUAD) is the leading cause of cancer-related mortality worldwide. Acinar is the most prevalent architectural pattern and is associated with an intermediate prognosis. Several studies have investigated the prognosis of acinar-predominant LUAD patients. Here, we aimed to move beyond the acinar-predominant classification and gain a more comprehensive understanding of how acinar minor components influence prognosis specifically when accompanying other histological patterns in LUAD. Methods: Patients were grouped by the proportion of acinar patterns in their tumors: acinar-predominant (AP), and acinar component (AC; non-acinar predominant LUAD with an acinar component of ≥5%). The clinicopathologic characteristics, recurrence-free survival (RFS), and a panel of well-characterized driver mutations, including KRAS, EGFR, BRAF, MET, and PIK3CA, were investigated in the two groups of patients. Results: Among 1263 LUAD patients, 716 (56.7%) were AP, and 547 (43.3%) were AC. In AP, the frequency of EGFR exon 19 deletions (EGFR-Del 19) was significantly higher than in AC (p = 0.014). AC demonstrated a worse RFS than AP in the unadjusted analysis (log-rank p: 0.006). In stage I, the difference in the RFS of AC in comparison to AP remained significant (p = 0.048). In the multivariable analysis, AC was significantly associated with a worse RFS in comparison to AP (hazard ratio [HR] AC vs. AP: 1.240, 95% CI: 1.103–1.312, p: 0.04), even after adjusting for other histological patterns, the mutational status, and relevant clinicopathological features. The post-recurrence survival was significantly better in patients with an acinar component of ≥5% who received EGFR tyrosine kinase inhibitors (TKIs) compared to those who did not receive TKIs (p = 0.033). Conclusions: While the predominant pattern primarily dictates prognosis in LAUD, the presence of an acinar minor component alongside other high-grade patterns may further worsen outcomes. This underscores the necessity of considering the broader histological landscape rather than focusing solely on predominant patterns, as our findings show that minor acinar components can impact RFS alongside other histological patterns.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».