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Enregistrement W2128730708 · doi:10.1634/theoncologist.2011-0127

Molecular Alterations Between the Primary Breast Cancer and the Subsequent Locoregional/Metastatic Tumor

2012· article· en· W2128730708 sur OpenAlexaff
Robyn Jane Macfarlane, Melanie Seal, Caroline Speers, Ryan Woods, Hamad Masoudi, Samuel Aparício, Stephen Chia

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetastatic breast cancerBreast cancerOncologyPrimary tumorCancerInternal medicineCancer researchPathologyMetastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Learning Objectives: After completing this course, the reader will be able to: Describe the rate of discordance of predictive marker phenotype (i.e., ER/PR, HER2) between the primary and the relapsed/metastatic breast cancer lesion.Explain the impact of a change in predictive marker phenotype between the primary and relapsed/metastatic lesion on treatment options for these patients. This article is available for continuing medical education credit at CME.TheOncologist.com Background. Metastatic breast cancers have historically been presumed to have the same predictive biomarkers as the initial primary tumor. We compared the expression of these biomarkers in a large paired tissue microarray (TMA) series of primary and subsequent relapsed tumors. Methods. Using the British Columbia Cancer Agency Breast Cancer Outcomes Unit database, patients with biopsy-proven relapses were identified and linked to a large TMA series of primary breast cancers from 1986–1992. Charts were reviewed, and tissue blocks of the metastatic cancer were collected to create a separate TMA. Immunohistochemical assessment with the same antibodies and conditions was performed for estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), and human epidermal growth factor receptor (HER)-2 on both the primary and relapsed tumors. Results. One hundred sixty cases were received that had tumor adequate for analyses. Of these, 71.9% had no changes in either the ER or PR status or HER-2 status. Of the 45 (28.1%; 95% confidence interval [CI], 21.2%–35.1%) tumors that did have changes in receptor status, 7.5% were in-breast recurrences or new breast primaries, 4.4% had changes in PR status only and were therefore deemed clinically irrelevant, and 19.4% (95% CI, 13.3%–25.5%) had changes in either the ER or HER-2 status from regional or distant relapses. Five percent of tumors had a receptor status change going from ER+ or PR+ to ER− or PR−; 9.4% went from ER− or PR− to ER+ or PR+. With regard to HER-2 status, 3.8% of tumors went from positive to negative and 1.3% went from negative to positive. For all discordant cases, biopsies of the relapsed lesion were obtained prior to initiation of first-line treatment for metastatic disease. In the primary tumors that were ER+, time to relapse was significantly shorter in the discordant relapsed cases than in the concordant ones (p = .0002). Changes in loss or gain of either biomarker were seen across the discordant cases. Conclusions. A significant proportion of relapsed tumors had changes in either ER or HER-2 status, which would dramatically alter treatment recommendations and clinical behavior. This study suggests that biopsies of relapsed and metastatic breast cancers should be performed routinely in clinical practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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