Basal-Like Breast Cancer Defined by Five Biomarkers Has Superior Prognostic Value than Triple-Negative Phenotype
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Basal-like breast cancer is associated with high grade, poor prognosis, and younger patient age. Clinically, a triple-negative phenotype definition [estrogen receptor, progesterone receptor, and human epidermal growth factor receptor (HER)-2, all negative] is commonly used to identify such cases. EGFR and cytokeratin 5/6 are readily available positive markers of basal-like breast cancer applicable to standard pathology specimens. This study directly compares the prognostic significance between three- and five-biomarker surrogate panels to define intrinsic breast cancer subtypes, using a large clinically annotated series of breast tumors. EXPERIMENTAL DESIGN: Four thousand forty-six invasive breast cancers were assembled into tissue microarrays. All had staging, pathology, treatment, and outcome information; median follow-up was 12.5 years. Cox regression analyses and likelihood ratio tests compared the prognostic significance for breast cancer death-specific survival (BCSS) of the two immunohistochemical panels. RESULTS: Among 3,744 interpretable cases, 17% were basal using the triple-negative definition (10-year BCSS, 6 7%) and 9% were basal using the five-marker method (10-year BCSS, 62%). Likelihood ratio tests of multivariable Cox models including standard clinical variables show that the five-marker panel is significantly more prognostic than the three-marker panel. The poor prognosis of triple-negative phenotype is conferred almost entirely by those tumors positive for basal markers. Among triple-negative patients treated with adjuvant anthracycline-based chemotherapy, the additional positive basal markers identified a cohort of patients with significantly worse outcome. CONCLUSIONS: The expanded surrogate immunopanel of estrogen receptor, progesterone receptor, human HER-2, EGFR, and cytokeratin 5/6 provides a more specific definition of basal-like breast cancer that better predicts breast cancer survival.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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.
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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 ».