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
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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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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.
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 ».