本機能はOpen AI社のChatGPTを活用した試験的な機能であり、予告なく変更や終了する可能性があります。出力される文章の信頼性・妥当性は保証いたしかねますので、臨床現場での直接的な利用は避け、あくまで参考情報としてご利用ください。
Commun Med (Lond)2023 Jul 10.
原発性トリプルネガティブ乳癌における免疫療法反応を予測する遺伝子発現分法の構築と検証
Construction and validation of a gene expression classifier to predict immunotherapy response in primary triple-negative breast cancer.
Ensenyat-Mendez M, Orozco JIJ, Llinàs-Arias P, Íñiguez-Muñoz S, Baker JL, Salomon MP, Martí M, DiNome ML, Cortés J, Marzese DM
AIによる要約
本研究では、トリプルネガティブ乳癌（TNBC）に対する免疫チェックポイント阻害剤（ICI）治療反応を予測する遺伝子発現分類法を構築した。37遺伝子からなるTNBC-ICI分類法は、独立したTNBC検証コホートにおいて、ICI+化学療法に対する病理学的完全奏効（pCR）の予測において良好な結果を示した（AUC = 0.86）。さらに、PD-1（PDCD1）およびPD-L1（CD274）遺伝子発現を含む他の分子シグネチャーよりも優れた性能を示した。
AIによるコメント
TNBC-ICI分類法は、TNBCに対するICI治療反応の予測に有用であることが示された。しかし、乳がん以外の固形がんに対する予測能は全体的に不良であった。この結果は、TNBC-ICI分類法がTNBC特有の反応を捉えている可能性を示唆している。さらなる検証が必要であるが、この分類法はTNBC患者の治療意思決定を改善する可能性がある。
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原発性トリプルネガティブ乳癌における免疫療法反応を予測する遺伝子発現分法の構築と検証
Construction and validation of a gene expression classifier to predict immunotherapy response in primary triple-negative breast cancer.
Ensenyat-Mendez M, Orozco JIJ, Llinàs-Arias P, Íñiguez-Muñoz S, Baker JL, Salomon MP, Martí M, DiNome ML, Cortés J, Marzese DM
AIによる要約
本研究では、トリプルネガティブ乳癌（TNBC）に対する免疫チェックポイント阻害剤（ICI）治療反応を予測する遺伝子発現分類法を構築した。37遺伝子からなるTNBC-ICI分類法は、独立したTNBC検証コホートにおいて、ICI+化学療法に対する病理学的完全奏効（pCR）の予測において良好な結果を示した（AUC = 0.86）。さらに、PD-1（PDCD1）およびPD-L1（CD274）遺伝子発現を含む他の分子シグネチャーよりも優れた性能を示した。
AIによるコメント
TNBC-ICI分類法は、TNBCに対するICI治療反応の予測に有用であることが示された。しかし、乳がん以外の固形がんに対する予測能は全体的に不良であった。この結果は、TNBC-ICI分類法がTNBC特有の反応を捉えている可能性を示唆している。さらなる検証が必要であるが、この分類法はTNBC患者の治療意思決定を改善する可能性がある。
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