Characterisation of male breast cancer: a descriptive biomarker study from a large patient series
Notice bibliographique
Résumé
Male breast cancer (MBC) is rare. We assembled 446 MBCs on tissue microarrays and assessed clinicopathological information, together with data from 15 published studies, totalling 1984 cases. By immunohistochemistry we investigated 14 biomarkers (ERα, ERβ1, ERβ2, ERβ5, PR, AR, Bcl-2, HER2, p53, E-cadherin, Ki67, survivin, prolactin, FOXA1) for survival impact. The main histological subtype in our cohort and combined analyses was ductal (81%, 83%), grade 2; (40%, 44%), respectively. Cases were predominantly ERα (84%, 82%) and PR positive (74%, 71%), respectively, with HER2 expression being infrequent (2%, 10%), respectively. In our cohort, advanced age (>67) was the strongest predictor of overall (OS) and disease free survival (DFS) (p = 0.00001; p = 0.01, respectively). Node positivity negatively impacted DFS (p = 0.04). FOXA1 p = 0.005) and AR p = 0.009) were both positively prognostic for DFS, remaining upon multivariate analysis. Network analysis showed ERα, AR and FOXA1 significantly correlated. In summary, the principle phenotype of MBC was luminal A, ductal, grade 2. In ERα+ MBC, only AR had prognostic significance, suggesting AR blockade could be employed therapeutically.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».