Copy-number and targeted sequencing analyses to identify distinct prognostic groups: Implications for patient selection to targeted therapies amongst anti-endocrine therapy resistant early breast cancers.
Notice bibliographique
Résumé
524 Background: Hormone receptor positive breast cancer is a therapeutic challenge. Despite optimal anti-endocrine therapies, most breast cancer deaths follow a diagnosis of early luminal cancer. To understand the impact of multiple aberrations in the context of current therapy, we assessed the prognostic ability of genomic signatures as a putative stratification tool to targeted therapies. Methods: This a priori study is based on molecular pathways which might predict response to targeted therapies. DNA from 420 patients from the phase III TEAM pathology cohort were used. Patients with a distant recurrence within 5 years were matched by clinical variables to those disease-free at follow up. Copy number analysis was performed using the Affymetrix Oncoscan Assay. Targeted sequencing was performed in a subset of samples for genes based on signaling cassettes mined from the ICGC. Pathways were identified as aberrant if there were copy number variations (CNVs) and/or mutations in any of the pre-determined pathway genes: 1) CCND1/CCND2/CCND3/CDK4/CDK6; 2) FGFR1/FGFR2/FGFR2/FGFR4; and 3) AKT1/AKT2/PIK3CA/PTEN. Kaplan-Meier and log-rank analyses were used for DFS between groups. Hazard ratios were calculated using the Cox proportional hazard models adjusted for age, tumour size, grade, lymph node and HER2 status. Results: 390/420 samples passed informatics QC filters. For the CCND/CDK pathway, patients with no CNV changes experienced a better DFS (HR = 1.7, 95% CI 1.3-2.3, p < 0.001). For the FGFR/FGF pathway, a similar outcome is seen among patients without CNVs (HR = 1.5, 95% CI 1.1-2.0; p = 0.005). For AKT/PIK3CA, a decrease in DFS was seen in those with aberrations (HR = 1.4, 95% CI 1.0-1.8, p = 0.03). Conclusions: We demonstrated that CNVs of genes within CDK4/CCND, PIK3CA/AKT and FGFR pathways are independently linked to high risk of relapse following endocrine treatment, with implications for identifying those patients who are at high-risk for recurrence despite optimal anti-endocrine therapy and linking molecular features driving these cancers to targeted therapies.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».