Abstract P4-04-01: A new breast cancer classification scheme based on novel classes of tumor stroma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A major challenge in cancer treatment is the heterogeneous nature of the disease. This is particularly evident in breast cancer where gene expression profiling of whole tumours has identified multiple intrinsic subtypes of breast cancer. These subtypes are associated with differential prognoses and are correlated with previously identified clinical biomarkers (i.e., ER and HER2 status) used to stratify patients for targeted therapy. Despite recent studies demonstrating that elements within the tumour microenvironment can affect breast cancer progression and outcome, and that information contained within this compartment carries significant prognostic information for patient stratification above and beyond the information supplied by the intrinsic subtypes and existing therapeutic biomarkers, a limited understanding of stromal heterogeneity across the population has hindered the development of effective prognostic tools and targeted therapies directed against these processes. Here we perform expression profiling of the microdissected tumour-associated stromal components of 49 human breast tumours, and demonstrate that stromal heterogeneity can be captured by categorization into six classes which bear distinct molecular phenotypes. These stromal classes exhibit distinct biological functions and carry prognostic information independent of existing tumor-intrinsic biomarkers and molecular breast cancer subtypes. Specific combinations of stromal class and tumour subtype are significantly over- and under-represented; furthermore, simultaneous stratification of tumors in external datasets by both tumour subtype and stroma class identifies good- and poor-outcome cohorts within four of the five molecular breast cancer subtypes. The stroma classes identified here form the basis for an improved breast cancer classification scheme which takes the contribution of the microenvironment into account. Citation Format: Crista Thompson, Nicholas Bertos, Tina Gruosso, Greg Finak, Robert Lesurf, Sadiq M Saleh, Hong Zhao, Margarita Souleimanova, Sarkis Meterissian, Atilla Omeroglu, Michael T Hallett, Morag Park. A new breast cancer classification scheme based on novel classes of tumor stroma [abstract]. In: Proceedings of the Thirty-Seventh Annual CTRC-AACR San Antonio Breast Cancer Symposium: 2014 Dec 9-13; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(9 Suppl):Abstract nr P4-04-01.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».