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Enregistrement W2626019450 · doi:10.1007/s10549-017-4329-y

Development of a Ki-67-based clinical trial assay for neoadjuvant endocrine therapy response monitoring in breast cancer

2017· article· en· W2626019450 sur OpenAlexfundno aff
Rodrigo Gonçalves, Katherine DeSchryver, X. Cynthia, Tao Yu, Jeremy Hoog, Maggie C.U. Cheang, Erika C. Crouch, Neha Dahiya, Souzan Sanati, Michael Barnes, Luı́s Otávio Sarian, John A. Olson, D. Craig Allred, Matthew J. Ellis

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research and Treatment · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthNovartis Pharmaceuticals CorporationFoundation for Barnes-Jewish HospitalUniversity of British ColumbiaBreast Cancer Research FoundationAvon Foundation for Women
Mots-clésMedicineBreast cancerConcordanceInternal medicineNeoadjuvant therapyClinical trialOncologyTriageCancerClinical endpoint

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The recent publication of the ACOSOG Z1031 trial results demonstrated that Ki-67 proliferation marker-based neoadjuvant endocrine therapy response monitoring could be used for tailoring the use of adjuvant chemotherapy in ER+HER2-negative breast cancer patients. In this paper, we describe the development of the Ki-67 clinical trial assay used for this study. METHODS: Ki-67 assay assessment focused on reproducing a 2.7% Ki-67 cut-point (CP) required for calculating the Preoperative Endocrine Prognostic Index and a 10% CP for poor endocrine therapy response identification within the first month of neoadjuvant endocrine treatment. Image analysis was assessed to increase the efficiency of the scoring process. Clinical outcome concordance for two independent Ki-67 scores was the primary performance metric. RESULTS: Discordant scores led to a triage approach where cases with complex histological features that software algorithms could not resolve were flagged for visual point counting (17%). The final Ki-67 scoring approach was run on T1/2 N0 cases from the P024 and POL trials (N = 58). The percent positive agreement for the 2.7% CP was 87.5% (95% CI 61.7-98.5%); percent negative agreement 88.9% (95% CI: 65.3-98.6%). Minor discordance did not affect the ability to predict similar relapse-free outcomes (Log-Rank P = 0.044 and P = 0.055). The data for the 10% early triage CP in the POL trial were similar (N = 66), the percentage positive agreement was 100%, and percent negative agreement 93.55% (95% CI: 78.58-99.21%). The independent survival predictions were concordant (Log-rank P = 0.0001 and P = 0.01). CONCLUSIONS: We have developed an efficient and reproducible Ki-67 scoring system that was approved by the Clinical Trials Evaluation Program for NCI-supported neoadjuvant endocrine therapy trials. Using the methodology described here, investigators are able to identify a subgroup of patients with ER+HER2-negative breast cancer that can be safely managed without the need of adjuvant chemotherapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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