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Enregistrement W2491668168 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-3940

Abstract 3940: Baseline molecular markers and risk of distant relapse in the NeoSphere study

2016· article· en· W2491668168 sur OpenAlexaff
Giampaolo Bianchini, Tadeusz Pieńkowski, Young‐Hyuck Im, Giulia Bianchi, Ling‐Ming Tseng, Mei-Ching Liu, Aňa Lluch, Semiglazov Vf, Juan de la Haba-Rodríguez, Do‐Youn Oh, Brigitte Poirier, José Luiz Pedrini, Pinuccia Valagussa, Luca Gianni

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensHôpital du Saint-Sacrement
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineOncologyBreast cancerTrastuzumabCancerCD8Immune systemImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background We investigated the association between gene-expression (GEP) based markers and distant event free survival (DEFS) in HER2+ breast cancer patients (pts) in the NeoSphere study. Methods In NeoSphere HER2+ pts were randomized to neoadjuvant HD, PHD, PH or PD (H = trastuzumab, P = pertuzumab, D = docetaxel). Affymetrix-based GEPs were generated in 367/417 pts (88%). We evaluated the association with DEFS of 10 biomarkers in all patients with arms pooled and by each arm, and separately by ER status: six immune-related metagenes (CD8, IGG and MHC2, related to T cells, plasma cells and antigen presenting cells, respectively; MHC1, STAT1 and IF.I related to HLA cass I genes, and to genes modulated by interferons), ESR1 and an ER-related score (ERS), a proliferation marker (MKS) and ERBB2 expression. We re-assessed findings in GEPs derived from ER-/HER2+ pts of the NOAH trial treated with neoadjuvant chemotherapy (CT) or CT and trastuzumab (CTH). Results Median follow-up was 5 years. Overall none of the markers was significant, but an interaction test for biomarkers and ER status was significant for MHC1, MHC2, STAT1, and marginally for MKS. In ER+/HER2+ tumors, immune markers were not significant, but higher proliferation (MKS; HR 2.12 [1.07-4.19], p = 0.03) was linked to higher risk, with a similar trend for low ERS (p = 0.097). In ER-/HER2+ tumors higher MHC2 (HR 0.53 [0.36-0.79]; p = 0.002), MHC1 (HR 0.41 [0.22-0.77], p = 0.005) and STAT1 (HR 0.69 [0.49-0.97], p = 0.036) were linked to better DEFS. Outcome for high MHC1 tertile was excellent and similar in all treatment arms. Low/int MHC1 pts treated with PHD had a trend for better DEFS compared to other treatments (HR 0.41 (0.14-1.21), p = 0.11). In cases reaching pCR higher MHC1 (p = 0.009), MHC2 (p = 0.006), IGG (p = 0.027) and STAT1 (p = 0.008) were linked to better DEFS. For instance, the 5 yrs DEFS for high and low MHC1 tertiles was 100% and 74.6%, respectively. Similarly, in ER-/HER2+ pts from NOAH, the 5-yrs DEFS in high, int and low MHC1 tertiles was 88.1%, 68.4% and 48.1%, respectively (p = 0.015). Prognosis was similar and good in patients with high MHC1 receiving CT or CTH (p = 0.674). Instead, in low/int MHC1 groups, CTH compared to CT significantly improved DEFS (HR 0.39 [0.16-0.93], p = 0.035). Also in NOAH, the 5 yrs DEFS of pCR cases was influenced by baseline MCH1 (100% and 76.2% with high and low/int MHC1, respectively). Conclusions In this exploratory analysis of NeoSphere, different biological functions were linked to DEFS in ER+ (proliferation and ER-related genes) and ER- (immune related) cases. In particular outcome of ER-/HER2+ with high MHC1 was good. However, in this group the benefit from adding trastuzumab to CT or pertuzumab in the PHD regimen was relatively small. Instead, the benefit seemed significant and large in cases of low/int MHC1, who had higher relapse risk. Of note, baseline immune markers of ER-/HER2+ tumors were linked to different DEFS also for cases achieving pCR. Citation Format: Giampaolo Bianchini, Tadeusz Pienkowski, Young-Hyuck Im, Giulia Valeria Bianchi, Ling-Ming Tseng, Mei-Ching Liu, Ana Lluch, Vladimir Semiglazov, Juan de la Haba-Rodríguez, Do-Youn Oh, Brigitte Poirier, Jose Luiz Pedrini, Pinuccia Valagussa, Luca Gianni. Baseline molecular markers and risk of distant relapse in the NeoSphere study. [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 3940.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,375 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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