The tumour microenvironment score outperforms established molecular classifiers as a prognostic factor for disease-free interval and disease-specific survival in non-metastatic gastric cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION Molecular classification in gastric cancer has identified relevant disease heterogeneity with prognostic implications. However, limited comparative analysis of molecular classification systems has occurred. We assessed the effect of the Tumour Microenvironment Score (TME), the Cancer Genome Atlas (TCGA) and the Asian Cancer Research Group (ACRG) classification systems on disease-free interval (DFI) and disease-specific survival (DSS) in Stage I-III gastric cancer. METHODS Previously characterized machine learning models were used to assign TCGA, ACRG and TME molecular classes to stage I-III patients in the ACRG and TCGA datasets (n=523). DFI and DSS was assessed using univariable and multivariable Cox Proportional Hazards models. RESULTS A multivariable Cox model including TCGA, ACRG and TME subtypes showed that only a high TME score was associated with improved DFI (HR 0.22 [95% CI 0.10, 0.49]; p < 0.001) and DSS (HR 0.2 [95% CI 0.09-0.43]; p < 0.001). The significant effect of TME High score was maintained after sensitivity analysis that adjusted for stage, age, sex, chemotherapy, radiation, tumour location, and study (DFI: TME High HR 0.33 [95% CI 0.15, 0.73)]; p < 0.01 and DSS: TME High HR 0.21 [95% CI 0.08, 0.52)]; p < 0.001). CONCLUSIONS In an integrated analysis comparing TCGA, ACRG and TME scores, a high TME score is the only independent molecular prognostic factor for DFI and DSS in non-metastatic gastric cancer. Additional investigation into implications of the heterogeneity of the TME score relative to the TCGA and ACRG classifications may yield additional insight into gastric cancer biology and treatment. Synopsis We compared the prognostic relevance of multiple molecular classification methods in gastric cancer using a previously developed machine learning model. The Tumour Microenvironment Score, which indicates an active immune microenvironment, was the only significant independent prognostic factor for disease-free interval and disease-specific survival.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».