Concordance among gene expression-based predictors for ER-positive breast cancer treated with adjuvant tamoxifen
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ER-positive (ER+) breast cancer includes all of the intrinsic molecular subtypes, although the luminal A and B subtypes predominate. In this study, we evaluated the ability of six clinically relevant genomic signatures to predict relapse in patients with ER+ tumors treated with adjuvant tamoxifen only. METHODS: Four microarray datasets were combined and research-based versions of PAM50 intrinsic subtyping and risk of relapse (PAM50-ROR) score, 21-gene recurrence score (OncotypeDX), Mammaprint, Rotterdam 76 gene, index of sensitivity to endocrine therapy (SET) and an estrogen-induced gene set were evaluated. Distant relapse-free survival (DRFS) was estimated by Kaplan-Meier and log-rank tests, and multivariable analyses were done using Cox regression analysis. Harrell's C-index was also used to estimate performance. RESULTS: All signatures were prognostic in patients with ER+ node-negative tumors, whereas most were prognostic in ER+ node-positive disease. Among the signatures evaluated, PAM50-ROR, OncotypeDX, Mammaprint and SET were consistently found to be independent predictors of relapse. A combination of all signatures significantly increased the performance prediction. Importantly, low-risk tumors (>90% DRFS at 8.5 years) were identified by the majority of signatures only within node-negative disease, and these tumors were mostly luminal A (78%-100%). CONCLUSIONS: Most established genomic signatures were successful in outcome predictions in ER+ breast cancer and provided statistically independent information. From a clinical perspective, multiple signatures combined together most accurately predicted outcome, but a common finding was that each signature identified a subset of luminal A patients with node-negative disease who might be considered suitable candidates for adjuvant endocrine therapy alone.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».