Low Ki67/high ATM protein expression in malignant tumors predicts favorable prognosis in a retrospective study of early stage hormone receptor positive breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
// Xiaolan Feng 1,2,3 , Haocheng Li 3,4 , Elizabeth N. Kornaga 5,6 , Michelle Dean 5,6 , Susan P. Lees-Miller 7 , Karl Riabowol 7 , Anthony M. Magliocco 8 , Don Morris 3,6 , Peter H. Watson 9 , Emeka K. Enwere 5,6 , Gwyn Bebb 3,6 and Alexander Paterson 3 1 Department of Oncology, BC Cancer Agency-Vancouver Island Center, Victoria, British Columbia, Canada 2 Faculty of Medicine, The University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada 3 Department of Oncology, Tom Baker Cancer Centre and University of Calgary, Cumming School of Medicine, Calgary, Alberta, Canada 4 Department of Community Health Science, TRW Building, University of Calgary, Calgary, Alberta, Canada 5 Functional Tissue Imaging Unit, Translational Research Laboratory, Tom Baker Cancer Centre, Calgary, Alberta, Canada 6 Translational Research Laboratory, Tom Baker Cancer Centre, Calgary, Alberta, Canada 7 Department of Biochemistry and Molecular Biology, Health Science Building, University of Calgary, Alberta, Canada 8 Department of Anatomic Pathology, H. Lee Moffitt Cancer Center, Tampa, FL, USA 9 Department of Pathology, BC Cancer Agency-Vancouver Island Center, Victoria, British Columbia, Canada Correspondence to: Xiaolan Feng, email: // Keywords : ATM, Ki67, early stage hormone receptor positive breast cancer, automated quantitative immunofluorescence analysis, disease specific overall survival Received : August 26, 2016 Accepted : October 05, 2016 Published : October 12, 2016 Abstract Introduction: This study was designed to investigate the combined influence of ATM and Ki67 on clinical outcome in early stage hormone receptor positive breast cancer (ES-HPBC), particularly in patients with smaller tumors (< 4 cm) and fewer than four positive lymph nodes. Methods: 532 formalin-fixed paraffin-embedded specimens of resected primary breast tumors were used to construct a tissue microarray. Samples from 297 patients were suitable for final statistical analysis. We detected ATM and Ki67 proteins using fluorescence and brightfield immunohistochemistry respectively, and quantified their expression with digital image analysis. Data on expression levels were subsequently correlated with clinical outcome. Results: Remarkably, ATM expression was useful to stratify the low Ki67 group into subgroups with better or poorer prognosis. Specifically, in the low Ki67 subgroup defined as having smaller tumors and no positive nodes, patients with high ATM expression showed better outcome than those with low ATM, with estimated survival rates of 96% and 89% respectively at 15 years follow up ( p = 0.04). Similarly, low-Ki67 patients with smaller tumors, 1-3 positive nodes and high ATM also had significantly better outcomes than their low ATM counterparts, with estimated survival rates of 88% and 46% respectively ( p = 0.03) at 15 years follow up. Multivariable analysis indicated that the combination of high ATM and low Ki67 is prognostic of improved survival, independent of tumor size, grade, and lymph node status ( p = 0.02). Conclusions: These data suggest that the prognostic value of Ki67 can be improved by analyzing ATM expression in ES-HPBC.
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 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 | 0,000 | 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 ».