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Enregistrement W2009098155 · doi:10.1186/bcr3072

Tumor-infiltrating lymphocytes predict response to anthracycline-based chemotherapy in estrogen receptor-negative breast cancer

2011· article· en· W2009098155 sur OpenAlexafffund
Nathaniel R. West, Katy Milne, Pauline T. Truong, Nicol Macpherson, Brad H. Nelson, Peter H. Watson

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of VictoriaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesBC Cancer AgencyCanadian Institutes of Health ResearchOffice of Defense ProgramsBC Cancer FoundationU.S. Department of Defense
Mots-clésAnthracyclineSurgical oncologyBreast cancerMedicineOncologyEstrogen receptorChemotherapyInternal medicineCancerEstrogenCancer researchTumor-infiltrating lymphocytesImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Infiltration of breast tumors by tumor-infiltrating lymphocytes (TIL) has been associated with sensitivity to anthracycline-based chemotherapy. However, it is unclear whether this is true within the estrogen receptor-alpha (ER)-negative subset of breast tumors that frequently manifest high TIL levels. METHODS: The association of TIL with short-term and long-term clinical response to anthracycline-based therapy was assessed in two independent ER-negative breast cancer cohorts in which patients were categorized as TIL-high or TIL-low. We defined an eight-gene lymphocyte mRNA expression signature (including CD19, CD3D, CD48, GZMB, LCK, MS4A1, PRF1, and SELL) and used unsupervised hierarchical clustering to examine the association between TIL and short-term response to neoadjuvant chemotherapy in a previously published cohort of ER-negative tumors (n = 113). We also examined the association between TIL and long-term chemotherapeutic efficacy in a second cohort of ER-negative tumors (n = 255) with longer than 6 years of median follow-up by using tissue microarrays and immunohistochemistry (IHC) for detection of CD3, CD8, CD4, CD20, and TIA-1. RESULTS: In patients with ER-negative tumors treated with neoadjuvant anthracycline-based chemotherapy, pathologic complete responses (pCRs) were achieved by 23 (74%) of 31 TIL-high patients and 25 (31%) of 80 TIL-low patients (odds ratio (OR), 6.33; 95% confidence interval (CI), 2.49 to 16.08; P < 0.0001). Multivariate logistic regression with standard clinicopathologic features demonstrated that only tumor size (P = 0.037) and TIL status (P = 0.001) were independent predictors of anthracycline response. In the second cohort, adjuvant anthracycline-based therapy was associated with increased disease-free survival (DFS) only in patients with high levels of intraepithelial CD3+ TIL (P = 0.0023). In contrast, outcomes after CMF treatment (cyclophosphamide, methotrexate, and fluorouracil) showed no association with CD3 status. In both cohorts, cytotoxic T-cells were the primary TIL subtype associated with anthracycline sensitivity. Finally, TIL significantly predicted anthracycline sensitivity for both the Her2-positive and triple-negative tumor phenotypes. CONCLUSIONS: ER-negative breast cancers with high levels of TIL have heightened sensitivity to anthracycline-based chemotherapy, as assessed by the immediate response to neoadjuvant therapy and long-term outcome following adjuvant therapy. Investigations of TIL-based predictive tests to identify patients likely to benefit from anthracycline-based treatments are warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations351
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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