Effect of serum HER2, TIMP-1, and CAIX on outcome in HER2+ metastatic breast cancer patients treated in first line with lapatinib or trastuzumab combined with taxane: NCIC CTG MA.31.
Notice bibliographique
Résumé
617 Background: The lapatinib-taxane combination led to shorter PFS than trastuzumab-taxane in HER2+ metastatic breast cancer. We investigated the prognostic and predictive effects of pretreatment serum HER2, CA IX, and TIMP-1. Methods: MA.31 accrued 652 patients; 537 (82%) were centrally-confirmed HER2+. Biomarkers were categorized for univariate and multivariate predictive investigations with a median cut-point, ULN cut-points (15 ng/ml for HER2; 506 pg/ml for CAIX; 454 pg/ml for TIMP-1), and custom cut-points (30 and 100 ng/ml for HER2). Stratified step-wise forward Cox multivariate analysis used continuous and categorical biomarkers for PFS in the ITT and central HER2+ populations; central HER2+ biomarker results are shown. Results: Serum was banked for 472 (72%) of 652 patients. Higher serum HER2 (>median; >15; >30; or >100 ng/ml; p=0.05-0.002); higher CAIX (>median; >506 pg/ml; p=0.02; p=0.001); and higher TIMP-1 (>median; >454 pg/ml; p=0.001; p=0.02) had worse univariate PFS. In multivariate analysis, higher continuous TIMP-1 was associated with significantly worse PFS: HR=1.001 (95% CI=1.000-1.002; p=0.004). Continuous serum HER2 and CAIX were not significantly associated with PFS. HER2 of 15 ng/ml or higher had shorter PFS (p=0.02); higher categorical CAIX had worse PFS (p=0.01-0.08). The interaction terms of HER2, CAIX, and TIMP-1 with treatment were not significant. Multivariate PFS categorical serum results (Table). Conclusions: Higher levels of serum TIMP-1, CAIX, and HER2 were significant prognostic biomarkers of shorter PFS. No serum biomarker was predictive of differential response to lapatinib vs. trastuzumab. Evaluation of TIMP-1 and CAIX targeted therapy in addition to HER2 targeted therapy is warranted in patients with elevated serum levels of these biomarkers. p-value HR Lower CI Higher CI LTax vs TTax 0.001 1.58 1.20 2.06 Adjuvant anthracyclines 0.011 1.58 1.11 2.25 Adjuvant other therapy 0.043 3.88 1.04 14.41 EGFR (% stain) 0.012 1.01 1.001 1.01 Serum HER2 (>15 vs <15 ng/ml) 0.023 1.51 1.06 2.15 Serum CAIX (>506 vs <506 pg/ml) 0.005 1.54 1.14 2.08 *DH and JH contributed equally.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».