Elucidating Prognosis and Biology of Breast Cancer Arising in Young Women Using Gene Expression Profiling
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Breast cancer in young women is associated with poor prognosis. We aimed to define the role of gene expression signatures in predicting prognosis in young women and to understand biological differences according to age. EXPERIMENTAL DESIGN: Patients were assigned to molecular subtypes [estrogen receptor (ER)(+)/HER2(-); HER2(+), ER(-)/HER2(-))] using a three-gene classifier. We evaluated whether previously published proliferation, stroma, and immune-related gene signatures added prognostic information to Adjuvant! online and tested their interaction with age in a Cox model for relapse-free survival (RFS). Furthermore, we evaluated the association between candidate age-related genes or gene sets with age in an adjusted linear regression model. RESULTS: A total of 3,522 patients (20 data sets) were eligible. Patients aged 40 years or less had a higher proportion of ER(-)/HER2(-) tumors (P < 0.0001) and were associated with poorer RFS after adjustment for breast cancer subtype, tumor size, nodal status, and histologic grade and stratification for data set and treatment modality (HR = 1.34, 95% CI = 1.10-1.63, P = 0.004). The proliferation gene signatures showed no significant interaction with age in ER(+)/HER2(-) tumors after adjustment for Adjuvant! online. Further analyses suggested that breast cancer in the young is enriched with processes related to immature mammary epithelial cells (luminal progenitors, mammary stem, c-kit, RANKL) and growth factor signaling in two independent cohorts (n = 1,188 and 2,334). CONCLUSIONS: Proliferation-related prognostic gene signatures can aid treatment decision-making for young women. However, breast cancer arising at a young age seems to be biologically distinct beyond subtype distribution. Separate therapeutic approaches such as targeting RANKL or mammary stem cells could therefore be needed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».