Estrogen independent gene expression defines clinically relevant subgroups of estrogen receptor positive breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human breast cancer represents a significantly heterogeneous disease. Global gene expression profiling measurements have been used to classify tumors into multiple molecular subtypes. The capacity to define subtypes of breast tumors provides a framework to enable improved understanding of the mechanisms of breast oncogenesis, as well as to provide opportunities for improved therapeutic intervention in patients. METHODS: We used publicly available gene expression profiling data to identify 'estrogen independent' genes in estrogen receptor alpha (ER+) breast tumors, and subsequently identified 6 subgroups of ER+breast tumors. RESULTS: Each of the 6 identified subgroups exhibited distinct clinical behaviors and biology. Patients whose tumors comprised subgroups 2,5&6 experienced excellent long-term survival, whereas those patients whose tumors belonged to subgroups 1&4 experienced much poorer survival. Breast tumor cell lines representative of the different subgroups responded to therapeutic compounds in accordance with their subgroup classification. CONCLUSIONS: These data support the existence of 6 distinct subgroups of ER+breast cancer and suggest that knowledge of the ER+subgroup status of patient samples have the potential to guide therapy choice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».