Quantification of HER2 heterogeneity in breast cancer–implications for identification of sub-dominant clones for personalised treatment
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is a heterogeneous disease, at both an inter- and intra-tumoural level. Appreciating heterogeneity through the application of biomarkers and molecular signatures adds complexity to tumour taxonomy but is key to personalising diagnosis, treatment and prognosis. The extent to which heterogeneity exists, and its interpretation remains a challenge to pathologists. Using HER2 as an exemplar, we have developed a simple reproducible heterogeneity index. Cell-to-cell HER2 heterogeneity was extensive in a proportion of both reported 'amplified' and 'non-amplified' cases. The highest levels of heterogeneity objectively identified occurred in borderline categories and higher ratio non-amplified cases. A case with particularly striking heterogeneity was analysed further with an array of biomarkers in order to assign a molecular diagnosis. Broad biological complexity was evident. In essence, interpretation, depending on the area of tumour sampled, could have been one of three distinct phenotypes, each of which would infer different therapeutic interventions. Therefore, we recommend that heterogeneity is assessed and taken into account when determining treatment options.
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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 | 0,002 | 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 ».