Quantitative hormone receptors, triple-negative breast cancer (TNBC), and molecular subtypes: A collaborative effort of the BIG-NCI NABCG.
Notice bibliographique
Résumé
1008 Background: Most TNBC trials focusing on biology of the basal-like subtype (BLBC) allow borderline (1-10% staining) estrogen receptor (ER) and progesterone receptor (PgR) expression by immunohistochemistry (IHC); however the optimal ER and PgR cut points to enrich for non-luminal subtypes has not been studied. In this study,we compared quantitative ER/PgR status with gene expression-based intrinsic subtype in order to determine if borderline cases should be included in TNBC trials. Methods: ER, PgR, and HER2 status was determined by central review of tumors collected from three phase III randomized trials: GEICAM 9906 (n=820), NCIC CTG MA.5 (n=476) and MA.12 (n=398). PAM50 intrinsic subtyping (BLBC, HER2-enriched, Luminal A, Luminal B and Normal-like) was performed using the qRT-PCR-based assay. Quantitative ER/PgR expression by IHC and subtype was tested using ANOVA and Fisher’s exact test. Results: Of 1,694 tumors, 15% were BLBC, 21% HER2-Enriched, 33% Luminal A, 25% Luminal B and 4% Normal-like. BLBC subtypes were significantly associated with low expression of ER and PgR (median = 0.05%) compared to other subtypes (p < 0.001). The vast majority of BLBC (96%) did not express any ER or PgR protein by IHC. BLBC represented 73% of TNBC (borderline cases not included) and significantly more than the additional TNBC with borderline ER/PgR (p < 0.001). Within borderline ER/PgR and HER2-negative cases only, 17% were BLBC and 46% were luminal subtypes (Table). Conclusions: BLBC rarely express ER or PgR by IHC. The majority of borderline TNBC (1-10% ER/PgR) are not BLBC; half of them are categorized as luminal categories that may be endocrine sensitive. TNBC trials seeking to target BLBC tumor biology should use the ASCO/CAP guidelines of 0% as the cutoffs for ER and PgR negativity. [Table: see text]
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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 | 0,051 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».