Whole-transcriptome analysis links trastuzumab sensitivity of breast tumors to both HER2 dependence and immune cell infiltration
Notice bibliographique
Résumé
// Tiziana Triulzi 1, * , Loris De Cecco 2, * , Marco Sandri 1 , Aleix Prat 3, 4 , Marta Giussani 1 , Biagio Paolini 5 , Marialuisa L. Carcangiu 5 , Silvana Canevari 2 , Alberto Bottini 6 , Andrea Balsari 1, 7 , Sylvie Menard 1 , Daniele Generali 6 , Manuela Campiglio 1 , Serena Di Cosimo 8 , Elda Tagliabue 1 1 Department of Experimental Oncology and Molecular Medicine, Molecular Targeting Unit, Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori, Milan, Italy 2 Department of Experimental Oncology and Molecular Medicine, Functional Genomics Core Facility, Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori, Milan, Italy 3 Translational Genomics Group, Vall d’Hebron Institute of Oncology, Barcelona, Spain 4 Medical Oncology Department, Hospital Clínic i Provincial, Barcelona, Spain 5 Department of Pathology, Anatomic Pathology A Unit, Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori, Milan, Italy 6 Dipartimento di Terapia Molecolare e Farmacogenomica, Istituti Ospitalieri di Cremona, Italy 7 Dipartimento di Scienze Biomediche per la Salute, Università degli Studi di Milano, Italy 8 Department of Oncology, Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori, Milan, Italy * These authors have contributed equally to this work Correspondence to: Tagliabue E, e-mail: elda.tagliabue@istitutotumori.mi.it Keywords: breast cancer, trastuzumab benefit, gene expression profiling, lymphocytes Received: April 22, 2015 Accepted: June 19, 2015 Published: July 01, 2015 ABSTRACT While results thus far demonstrate the clinical benefit of trastuzumab, some patients do not respond to this therapy. To identify a molecular predictor of trastuzumab benefit, we conducted whole-transcriptome analysis of primary HER2+ breast carcinomas obtained from patients treated with trastuzumab-containing therapies and correlated the molecular portrait with treatment benefit. The estimated association between gene expression and relapse-free survival allowed development of a trastuzumab risk model (TRAR), with ERBB2 and ESR1 expression as core elements, able to identify patients with high and low risk of relapse. Application of the TRAR model to 24 HER2+ core biopsies from patients treated with neo-adjuvant trastuzumab indicated that it is predictive of trastuzumab response. Examination of TRAR in available whole-transcriptome datasets indicated that this model stratifies patients according to response to trastuzumab-based neo-adjuvant treatment but not to chemotherapy alone. Pathway analysis revealed that TRAR-low tumors expressed genes of the immune response, with higher numbers of CD8-positive cells detected immunohistochemically compared to TRAR-high tumors. The TRAR model identifies tumors that benefit from trastuzumab-based treatment as those most enriched in CD8-positive immune infiltrating cells and with high ERBB2 and low ESR1 mRNA levels, indicating the requirement for both features in achieving trastuzumab response.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».