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Enregistrement W2168507982 · doi:10.1634/theoncologist.2014-0372

Defining Breast Cancer Intrinsic Subtypes by Quantitative Receptor Expression

2015· article· en· W2168507982 sur OpenAlexaff
Maggie C.U. Cheang, Miguel Martín, Torsten O. Nielsen, Aleix Prat, David Voduc, Álvaro Rodríguez-Lescure, Amparo Ruı́z, Stephen Chia, Lois E. Shepherd, Manuel Ruíz‐Borrego, Lourdes Calvo, Emilio Alba, Eva Carrasco, Rosalía Caballero, Dongsheng Tu, Kathleen I. Pritchard, Mark N. Levine, Vivien Bramwell, Joel S. Parker, Philip S. Bernard, Matthew J. Ellis, Charles M. Perou, Angelo Di Leo, Lisa A. Carey

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcMaster UniversitySunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteFederación Española de Enfermedades RarasCancer Research UKBreast Cancer Research Foundation
Mots-clésBreast cancerExpression (computer science)CancerCancer researchComputational biologyBiologyOncologyMedicineGeneticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To determine intrinsic breast cancer subtypes represented within categories defined by quantitative hormone receptor (HR) and HER2 expression. METHODS: We merged 1,557 cases from three randomized phase III trials into a single data set. These breast tumors were centrally reviewed in each trial for quantitative ER, PR, and HER2 expression by immunohistochemistry (IHC) stain and by reverse transcription-quantitative polymerase chain reaction (RT-qPCR), with intrinsic subtyping by research-based PAM50 RT-qPCR assay. RESULTS: Among 283 HER2-negative tumors with <1% HR expression by IHC, 207 (73%) were basal-like; other subtypes, particularly HER2-enriched (48, 17%), were present. Among the 1,298 HER2-negative tumors, borderline HR (1%-9% staining) was uncommon (n = 39), and these tumors were heterogeneous: 17 (44%) luminal A/B, 12 (31%) HER2-enriched, and only 7 (18%) basal-like. Including them in the definition of triple-negative breast cancer significantly diminished enrichment for basal-like cancer (p < .05). Among 106 HER2-positive tumors with <1% HR expression by IHC, the HER2-enriched subtype was the most frequent (87, 82%), whereas among 127 HER2-positive tumors with strong HR (>10%) expression, only 69 (54%) were HER2-enriched and 55 (43%) were luminal (39 luminal B, 16 luminal A). Quantitative HR expression by RT-qPCR gave similar results. Regardless of methodology, basal-like cases seldom expressed ER/ESR1 or PR/PGR and were associated with the lowest expression level of HER2/ERBB2 relative to other subtypes. CONCLUSION: Significant discordance remains between clinical assay-defined subsets and intrinsic subtype. For identifying basal-like breast cancer, the optimal HR IHC cut point was <1%, matching the American Society of Clinical Oncology and College of American Pathologists guidelines. Tumors with borderline HR staining are molecularly diverse and may require additional assays to clarify underlying biology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations198
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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