Genomic and clinical parallels between US and Japanese gastric cancers: a propensity score-matched cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Gastric cancer incidence, risk factors, and survival outcomes differ significantly between Japan and the United States. These disparities have led to the belief that gastric cancer represents biologically distinct diseases across regions. However, direct genomic comparisons of tumours from these populations have not been performed. The aim of this study was to compare the genomic and clinical characteristics of gastric cancers in patients from the US and Japan following curative-intent resection. METHODS: A retrospective cohort study of patients who underwent curative-intent gastrectomy between 2010 and 2019 at Memorial Sloan Kettering (MSK, n = 142) and Fujita Health University (FHU, n = 108), with ≥5 years of follow-up, was conducted. Tumour samples underwent targeted sequencing. Clinical and genomic data were compared between unmatched and propensity score-matched (PSM) cohorts, matched by age, sex, clinical T/N-category, and tumour location (n = 58 each). RESULTS: Commonly altered genes included TP53 (60%), ARID1A (17%), ERBB2 (14%), CCNE1 (13%), and KRAS (12%). MSK tumours showed higher rates of microsatellite instability (MSI-high; 22.4% versus 5.2%, P = 0.013) and KMT2D mutations (18% versus 5%, P < 0.05). Otherwise, gene- and pathway-level alterations were similar across unmatched, microsatellite stable only, and PSM cohorts. Five-year overall survival in PSM cohorts was comparable (MSK 60% versus FHU 69.4%, P = 0.548). Peritoneal recurrence was more common in the MSK cohort (47% versus 34%), but recurrence patterns were not associated with distinct genomic profiles. CONCLUSION: After adjustment for clinical covariates, US and Japanese gastric cancers exhibit comparable genomic landscapes and survival, supporting the relevance of clinical trial data across geographic settings.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».