Abstract P3-10-35: Using Automated Image Analysis To Validate Ki67 as a Clinical Prognostic Biomarker for Estrogen-Receptor Positive Breast Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Ki67, an indicator of proliferation, has been shown to be a useful prognostic and predictive marker for breast cancer. Ki67 can be used to identify two distinct estrogen-receptor positive subtypes: luminal A and luminal B. Luminal A breast cancers have been identified as having a lower proliferation and better outcome compared to luminal B. Furthermore, early clinical trials suggest that Ki67 may be useful in identifying a subset of patients that are sensitive to adjuvant docetaxel treatment. Currently, only estrogen-receptor (ER), progesterone-receptor (PR), and human epidermal growth-factor (HER2) are routinely performed. We have optimized and validated an immunohistochemical (IHC) Ki67 assay and automated computerized image analysis platform for routine clinical testing. Materials and Methods: Immunohistochemical staining was quantitatively assessed using the ACIS® III platform on a cohort (N=761) of tamoxifen treated patients who were diagnosed with breast cancer in Calgary between 1990 and 2001. Tissue microarrays were constructed using three 0.6 mm cores. Ki67 results were available for 510 patients, 461 of which are ER/PR positive and HER2 negative. Staining was performed using the DAKO FLEX ready-to-use system. The percent nuclear area positive was calculated using ACIS III and the maximum value was used in statistical analysis Results: X-tile statistical software was used to identify an optimal Ki67 cut point to distinguish differential overall survival in node negative ER positive cancers of 18.75%. This cut point was then used to categorize the 461 ER/PR positive and HER2 negative breast cancers into luminal A (407; 88.3%) or luminal B (54; 11.7%) subtypes. The 8-year breast cancer specific survival was 85.2% (95% CI = 81.3% - 89.1%) for luminal A and 53.6% (95% CI = 39.3% - 67.9%) for luminal B (P<0.0001). Cox regression showed a hazard ratio of 1.63 (95% CI = 0.99 — 2.67, p=0.055), adjusting for age, tumor size, grade and lymph node status. Discussion: Quantification of Ki67 expression using automated image analysis can be used clinically to distinguish luminal A from luminal B in ER/PR positive and HER2 negative breast cancers. The purpose of this project was to develop a reliable Ki67 assay that can be easily adopted by other testing centers. Using a ready-to-use IHC system — such as DAKO FLEX — allows for consistent results between other clinical laboratories. Additionally, using an automated, quantitative imaging system — such as the ACIS® III — reduces inter-observer variation that can occur by human visual assessment. Citation Information: Cancer Res 2010;70(24 Suppl):Abstract nr P3-10-35.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».