Tumor-Infiltrating Lymphocytes and Response to Neoadjuvant Chemotherapy With or Without Carboplatin in Human Epidermal Growth Factor Receptor 2–Positive and Triple-Negative Primary Breast Cancers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Modulation of immunologic interactions in cancer tissue is a promising therapeutic strategy. To investigate the immunogenicity of human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) -positive and triple-negative (TN) breast cancers (BCs), we evaluated tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) and immunologically relevant genes in the neoadjuvant GeparSixto trial. PATIENTS AND METHODS: GeparSixto investigated the effect of adding carboplatin (Cb) to an anthracycline-plus-taxane combination (PM) on pathologic complete response (pCR). A total of 580 tumors were evaluated before random assignment for stromal TILs and lymphocyte-predominant BC (LPBC). mRNA expression of immune-activating (CXCL9, CCL5, CD8A, CD80, CXCL13, IGKC, CD21) as well as immunosuppressive factors (IDO1, PD-1, PD-L1, CTLA4, FOXP3) was measured in 481 tumors. RESULTS: Increased levels of stromal TILs predicted pCR in univariable (P < .001) and multivariable analyses (P < .001). pCR rate was 59.9% in LPBC and 33.8% for non-LPBC (P < .001). pCR rates ≥ 75% were observed in patients with LPBC tumors treated with PMCb, with a significant test for interaction with therapy in the complete (P = .002) and HER2-positive (P = .006), but not the TNBC, cohorts. Hierarchic clustering of mRNA markers revealed three immune subtypes with different pCR rates (P < .001). All 12 immune mRNA markers were predictive for increased pCR. The highest odds ratios (ORs) were observed for PD-L1 (OR, 1.57; 95% CI, 1.34 to 1.86; P < .001) and CCL5 (OR, 1.41; 95% CI, 1.23 to 1.62; P < .001). CONCLUSION: Immunologic factors were highly significant predictors of therapy response in the GeparSixto trial, particularly in patients treated with Cb. After further standardization, they could be included in histopathologic assessment of BC.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 découle