Seventeen-gene signature from enriched Her2/Neu mammary tumor-initiating cells predicts clinical outcome for human HER2 <sup>+</sup> :ERα <sup>−</sup> breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Human Epidermal Growth Factor Receptor 2-positive (HER2(+)) breast cancer (BC) is a highly aggressive disease commonly treated with chemotherapy and anti-HER2 drugs, including trastuzumab. There is currently no way to predict which HER2(+) BC patients will benefit from these treatments. Previous prognostic signatures for HER2(+) BC were developed irrespective of the subtype or the hierarchical organization of cancer in which only a fraction of cells, tumor-initiating cells (TICs), can sustain tumor growth. Here, we used serial dilution and single-cell transplantation assays to identify MMTV-Her2/Neu mouse mammary TICs as CD24(+):JAG1(-) at a frequency of 2-4.5%. A 17-gene Her2-TIC-enriched signature (HTICS), generated on the basis of differentially expressed genes in TIC versus non-TIC fractions and trained on one HER2(+) BC cohort, predicted clinical outcome on multiple independent HER2(+) cohorts. HTICS included up-regulated genes involved in S/G2/M transition and down-regulated genes involved in immune response. Its prognostic power was independent of other predictors, stratified lymph node(+) HER2(+) BC into low and high-risk subgroups, and was specific for HER2(+):estrogen receptor alpha-negative (ERα(-)) patients (10-y overall survival of 83.6% for HTICS(-) and 24.0% for HTICS(+) tumors; hazard ratio = 5.57; P = 0.002). Whereas HTICS was specific to HER2(+):ERα(-) tumors, a previously reported stroma-derived signature was predictive for HER2(+):ERα(+) BC. Retrospective analyses revealed that patients with HTICS(+) HER2(+):ERα(-) tumors resisted chemotherapy but responded to chemotherapy plus trastuzumab. HTICS is, therefore, a powerful prognostic signature for HER2(+):ERα(-) BC that can be used to identify high risk patients that would benefit from anti-HER2 therapy.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».