A 16 Yin Yang gene expression ratio signature for ER+/node− breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is one of the leading causes of cancer death in women. It is a complex and heterogeneous disease with different clinical outcomes. Stratifying patients into subgroups with different outcomes could help guide clinical decision making. In this study, we used two opposing groups of genes, Yin and Yang, to develop a prognostic expression ratio signature. Using the METABRIC cohort we identified a16-gene signature capable of stratifying breast cancer patients into four risk levels with intention that low-risk patients would not undergo adjuvant systemic therapy, intermediate-low-risk patients will be treated with hormonal therapy only, and intermediate-high- and high-risk groups will be treated by chemotherapy in addition to the hormonal therapy. The 16-gene signature for four risk level stratifications of breast cancer patients has been validated using 14 independent datasets. Notably, the low-risk group (n = 51) of 205 estrogen receptor-positive and node negative (ER+/node-) patients from three different datasets who had not had any systemic adjuvant therapy had 100% 15-year disease-specific survival rate. The Concordance Index of YMR for ER+/node negative patients is close to the commercially available signatures. However, YMR showed more significance (HR = 3.7, p = 8.7e-12) in stratifying ER+/node- subgroup than OncotypeDx (HR = 2.7, p = 1.3e-7), MammaPrint (HR = 2.5, p = 5.8e-7), rorS (HR = 2.4, p = 1.4e-6), and NPI (HR = 2.6, p = 1.2e-6). YMR signature may be developed as a clinical tool to select a subgroup of low-risk ER+/node- patients who do not require any adjuvant hormonal therapy (AHT).
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».