A Ki67/BCL2 index based on immunohistochemistry is highly prognostic in ER‐positive breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
There is an urgent need to improve prognostic classifiers in breast cancer. Ki67 and B-cell lymphoma 2 protein (BCL2) are established prognostic markers which have traditionally been assessed separately, in a dichotomous manner. This study was conducted to test the hypothesis that combinatorial assessment of these markers would provide superior prognostic information and improve their clinical utility. Tissue microarrays were used to assess the expression of Ki67 and BCL2 in 2749 cases of invasive breast cancer. We devised a Ki67/BCL2 index representing the relative expression of each protein and assessed its association with breast cancer-specific survival (BCSS) using a Cox proportional-hazards model. Based on our findings, an independent cohort of 3992 cases was used to validate the prognostic significance of the Ki67/BCL2 index. All survival analyses were conducted on complete data as well as data where missing values were resolved using multiple imputation. This study complied with reporting recommendations for tumour marker prognostic studies (REMARK) criteria. The Ki67/BCL2 index showed a significant association with BCSS at 10 years in estrogen receptor (ER)-positive disease. In multivariate analysis, adjusting for major clinical and molecular markers, the Ki67/BCL2 index retained prognostic significance, robustly classifying cases into three risk groups [intermediate- versus low-risk hazard ratio (HR), 1.5; 95% confidence interval (95% CI), 1.0-2.0; p = 0.031; high- versus low-risk HR, 2.6; 95% CI, 1.3-5.0; p = 0.005]. This finding was validated in an independent cohort of 3992 tumours containing 2761 ER-positive tumours (intermediate- versus low-risk HR, 1.7; 95% CI, 1.3-2.1; p < 0.001; high- versus low-risk HR, 2.0; 95% CI, 1.4-2.9; p < 0.001). Ki67 and BCL2 can be effectively combined to produce an index which is an independent predictor of BCSS in ER-positive breast cancer, enhancing their potential prognostic utility.
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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 ».