Her2 alterations in muscle-invasive bladder cancer: Patient selection beyond protein expression for targeted therapy
Notice bibliographique
Résumé
Although the introduction of novel targeted agents has improved patient outcomes in several human cancers, no such advance has been achieved in muscle-invasive bladder cancer (MIBC). However, recent sequencing efforts have begun to dissect the complex genomic landscape of MIBC, revealing distinct molecular subtypes and offering hope for implementation of targeted therapies. Her2 (ERBB2) is one of the most established therapeutic targets in breast and gastric cancer but agents targeting Her2 have not yet demonstrated anti-tumor activity in MIBC. Through an integrated analysis of 127 patients from three centers, we identified alterations of Her2 at the DNA, RNA and protein level, and demonstrate that Her2 relevance as a tumor driver likely may vary even within ERBB2 amplified cases. Importantly, tumors with a luminal molecular subtype have a significantly higher rate of Her2 alterations than those of the basal subtype, suggesting that Her2 activity is also associated with subtype status. Although some of our findings present rare events in bladder cancer, our study suggests that comprehensively assessing Her2 status in the context of tumor molecular subtype may help select MIBC patients most likely to respond to Her2 targeted therapy.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».