Abstract P5-01-01: Predicting OncoDX Recurrence Scores with Immunohistochemical Markers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Standard immunohistochemistry (IHC) performed for invasive breast carcinoma includes ER, PR and Her2/Neu status, and these markers are used in conjunction with other patient and tumour factors to determine prognosis and guide treatment. Many, but not all, low stage, lymph node (LN) negative, ER positive patients have a good prognosis without chemotherapy. Thus a demand exists for predictive tools to stratify patient risk within this subgroup. It has been reported that, for a subset of ER positive Her2/Neu negative patients, the 21 gene OncotypeDX recurrence score (Onco-RS) adds independent prognostic information to that obtained from these standard IHC markers (1). As several genes analyzed for the Onco-RS relate to ER, PR, HER2/neu and proliferative status, it is reasonable to try to incorporate clinical-pathological variables and these IHC scores into a predictive model. Indeed, recent studies suggest that most of the additional information provided by the OncoDX-RS may be obtained more cost effectively using the Ki-67 IHC based proliferation percentage combined with a semi-quantitative assessment of standard IHC markers including ER and PR and Her2/neu (2). The aim of this study is to assess the ability of a simple combined IHC recurrence score (IHC-RS) to predict Onco-RS. The IHC-RS was derived from a simple semi-quantitative assessment of ER and PR combined with Ki-67 proliferation percentage. Design: A cohort of 159 women aged 27–78 with ER positive, HER2/neu negative breast cancer completed Oncodx testing between March 2010 and May 2012. This sample reflects the population selected at our institution for Oncotype testing. The variables investigated for inclusion in a model to predict RS score included tumor grade, stage, patient age, Allred ER & PR and Ki-67 percentage. Results and Discussion: A predictive model was developed to generate a recurrence score (IHC-RS) using stepwise multiple regression incorporating Allred ER score, Allred PR score and Ki-67 percentage. The best subset model (Schwartz BIC) accounted for 60.7% of the Onco-RS variability (adjusted R2 = 60.7, p = 0.05). In addition, analysis of individual cases where the IHC-RS was not in agreement with the Onco-RS reveals that the Onco-RS, although technically highly reproducible, may suffer from sampling error. The IHC-RS is more robust with respect to sampling error, owing to the retention of tumor architecture inherent in IHC. IHC, however, can lack the technical reproducibility and transportability inherent in the Onco-RS methodology. There are clearly advantages to an ICH derived multi-score such as IHC-4 (3) or the simpler IHC-RS proposed in this study. Full utility of any IHC-based recurrence score will require standardization of testing and scoring both within and across different testing laboratories. In addition, full utility of any IHC based model will require direct correlation to patient outcome, rather than to a surrogate marker such as the Onco-RS used in this study. 1. M Dowsett et al. J Clin Oncol. 2010 Apr 10; 1829–1834 2. Cuzick J et al. J Clin Oncol. 2011 Nov 10;4273-8. 3. S Barton et al. British Journal of Cancer (2012) 106, 1760–1765. Citation Information: Cancer Res 2012;72(24 Suppl):Abstract nr P5-01-01.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».