Abstract 720: Novel prognostic stromal subtypes in triple-negative breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Breast cancer is a heterogeneous disease in terms of presentation, morphology, molecular profile and response to therapy. Gene expression profiling has identified intrinsic molecular subtypes that are associated with clinical markers (ER, PR, HER2) as well as prognosis and survival. However, it is well established that the intrinsic molecular profiles of breast tumors are not sufficient to perfectly predict disease outcome. Increasing evidence indicates that characteristics of the breast stroma influence tumor progression and response to therapy. Previous work in our lab has demonstrated that gene expression signatures in human stroma can predict outcome of breast cancer patients independently of clinical parameters and molecular subtypes. In this study, we expand our findings by focusing on a previously underrepresented subset of breast tumors that have no detectable ER, PR or HER2 (termed Triple-Negative, TN). TN tumors, which represent approximately 15% of all breast cancers, are typically associated with poor outcome. However, the contribution of the stroma to the underlying heterogeneity of TN breast cancer and its corresponding influence on therapeutic response is not well understood. To address this, we isolated TN tumor epithelial and stromal tissues by laser capture microdissection and subjected them to gene expression profiling. Class discovery revealed distinct gene-clusters (stromal properties) which are associated with prognosis in TNBC whole tumor samples. Analysis of the genes comprising each stromal property suggests that the properties primarily represent the prevalence of distinct cell types, namely T cells, B cells, activated fibroblasts, and myoepithelial cells. Importantly, these properties are not mutually exclusive, i.e. some tumors are associated with multiple stromal properties. While confirming the heterogeneity of TN-associated stroma, this also indicates that a multi-parameter classification better reflects the true nature of the tumor microenvironment. This project provides the first integrated in-depth analysis of the contribution of tumor stromal processes to TN disease heterogeneity, and positions the tumor microenvironment for therapeutic intervention. Citation Format: Crista Thompson, Sadiq M. Saleh, Nicholas Bertos, Mathieu Gigoux, Tina Gruosso, Margarita Souleimanova, Hong Zhao, Michael T. Hallett, Morag Park. Novel prognostic stromal subtypes in triple-negative breast cancer. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 720.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».