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Enregistrement W2029933153 · doi:10.1158/1535-7163.targ-11-c1

Abstract C1: BRCA1 protein levels and PI3KA mutations as predictive biomarkers for response to neoadjuvant chemotherapy in locally advanced breast cancer: An exploratory analysis.

2011· article· en· W2029933153 sur OpenAlexaff
John Hilton, Johanne I. Weberpals, Ian Lorimer, Shahrier Amin, Shahidul Islam, Manijeh Daneshmand, Jennifer Hanson, Ranjeeta Mallick, Femina Kanji, Shailendra Verma

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Therapeutics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicineOncologyInternal medicineChemotherapyLogistic regressionExact testCancerNeoadjuvant therapyImmunohistochemistryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Locally advanced breast cancer (LABC) is treated with neoadjuvant chemotherapy, with a goal of achieving a pathologic complete response (pCR) and a better outcome. Given the role of breast cancer 1 (BRCA1) overexpression and PI 3-kinase (PI3K) activation in the resistance to DNA damaging agents, we hypothesize that BRCA1 protein expression and activating PI3K mutations are potential tumor biomarkers for chemotherapy response in LABC. Methods: For this exploratory study, informed consent was requested from 136 eligible patients identified between 2006 and 2008. Participants had demographic and response data collected and the pathologic characteristics of the tumor specimens before and after chemotherapy were evaluated. BRCA1 protein expression levels were assessed by immunohistochemistry of archival tissue. Specimens were evaluated by two separate pathologists for both staining intensity and distribution. BRCA1 protein levels were then tested for correlation with pCR and a partial response or better using a Chi Square Test and logistic regression analysis. PI3KA mutation status was assessed by isolating DNA from pathology sample sections followed by nested PCR amplification and DNA sequencing. PI3KA mutation status was then tested for correlation with pCR and a partial response or better using a Fisher Exact Test and a logistic regression analysis. Results: Of the 136 eligible participants, 65 agreed to participate, with analyzable samples available in 59. Of these 59 patients, the median age was 51.6 years, 20.3% had inflammatory disease, 72.8% were ER positive, 61.0% were PR positive, 28.8% were HER2 positive and the median tumor grade was 2/3. All participants received 4 cycles of doxorubicin/cyclophosphamide and 4 cycles of docetaxel followed by 1 year of trastuzumab initiated with docetaxel if HER2 positive, except for one participant who received 6 cycles of carboplatin/taxotere due to a pre-existing cardiac dysfunction. 78.3% of participants had ≥30% response to therapy, with 23.7% achieving a pCR. BRCA1 protein expression was scored between 0–9. A minimal p-value approach established that samples scored ≤4 have relatively low levels of protein expression, while samples scored >4 have high levels. Low levels of BRCA1 protein had an Odds ratio (OR) = 1.74 of achieving a pCR compared to high levels, although this was not statistically significant (p-value=0.437). PI3KA mutations were not statistically associated with a likelihood of pCR (OR=0.977; p=0.971). Neither BRCA1 protein levels (OR=1.18; p=0.818) nor PI3KA mutations (OR=1.03; p=0.971) appeared to be associated with the likelihood of achieving a partial response or better to neoadjuvant chemotherapy. A mutation in PI3KA showed a trend towards an increased likelihood of not presenting with inflammatory disease (OR=5.34), although this result did not reach statistical significance (p=0.101). Conclusions: In this exploratory study in LABC, neither BRCA1 protein expression levels nor the presence of PI3KA mutations appear to be associated with chemotherapy response. However, the relatively small sample size limits the overall interpretation. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the AACR-NCI-EORTC International Conference: Molecular Targets and Cancer Therapeutics; 2011 Nov 12-16; San Francisco, CA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2011;10(11 Suppl):Abstract nr C1.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations0
Publié2011
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