Quantitative RT-PCR assay of HER2 mRNA expression in formalin-fixed and paraffin-embedded breast cancer tissues.
Notice bibliographique
Résumé
Detection of human epidermal growth factor receptor 2 gene (HER2, also known as erbB2) expression is a preparatory process to decide a treatment strategy for breast cancer patients. 20-30% of breast cancer patients have HER2 overexpression, and they usually show poor recovery rate. For detection of HER2 expression, immunohistochemistry (IHC) and fluorescence in situ hybridization (FISH) methods are conventionally used. Although these methods are accurate and reliable, their time-consuming process and high cost need a concise method with high sensitivity and accuracy. As a complementary method to the current IHC/FISH standard techniques, PCR-based methods have been developed. Here we employed a quantitative PCR method to detect HER2 expression in one hundred ninety nine formalin-fixed and paraffin-embedded (FFPE) breast cancer tissue samples from the patients treated over two years at the Yonsei University Severance Hospital, Republic of Korea. Relative expression of HER2 mRNA in the FFPE samples was analyzed using a quantitative RT-PCR (RT-qPCR) method and the obtained HER2 expression levels were compared with those from IHC/FISH methods. Our results show that the RT-qPCR method was highly concordant with IHC/FISH methods for detecting HER2 expression. Overall sensitivity and specificity of the BrightGen HER2 RT-qDx assay kit (Syantra, Calgary, Canada), which is a kit we used for RT-qPCR analyses, were 93.0% and 89.8% (P < 0.0001), respectively. The diagnostic cut-off value of HER2 RT-qDx for the clinical samples was determined by likelihood ratio, among which the highest likelihood ratio of relative HER2 mRNA levels was over 105.5 (AUC = 0.9466) with the highest sensitivity and specificity. Our study indicates that quantification of HER2 mRNA expression with the RT-qPCR could be an alternative method of conventional IHC/FISH methods.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».