Intratumoral Immune Responses Can Distinguish New Primary and True Recurrence Types of Ipsilateral Breast Tumor Recurrences (IBTR)
Notice bibliographique
Résumé
Ipsilateral breast tumor recurrence (IBTR) is an increasingly common clinical challenge. IBTRs include True Recurrences (TR; persistent disease) and New Primaries (NP; de novo tumors), but discrimination between these is difficult. We assessed tumor infiltrating leukocytes (TIL) as biomarkers for distinguishing these types of IBTR using primary tumors and matched IBTRs from 24 breast cancer patients, half of which were identified as putative TRs and half as NPs using a previously reported clinical algorithm. Intratumoral lymphocyte populations (CD3, CD8, CD4, CD25, FOXP3, TIA1, CD20) and macrophages (CD68) were quantified by immunohistochemistry in each tumor. Compared to matched primaries, TRs showed significant trends towards increased CD3(+) and CD8(+) TIL, while these populations were often diminished in NPs. Comparison of IBTRs showed that TRs had significantly higher levels of CD3(+) (P = 0.0136), CD8(+) (P = 0.0092), and CD25(+) (P = 0.0159) TIL than NPs. We conclude that TIL may be a novel diagnostic biomarker to distinguish NP from TR IBTRs.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».