Homologous Recombination Deficiency and Platinum-Based Therapy Outcomes in Advanced Breast Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Recent studies have identified mutation signatures of homologous recombination deficiency (HRD) in over 20% of breast cancers, as well as pancreatic, ovarian, and gastric cancers. There is an urgent need to understand the clinical implications of HRD signatures. Whereas BRCA1/2 mutations confer sensitivity to platinum-based chemotherapies, it is not yet clear whether mutation signatures can independently predict platinum response. Experimental Design: In this observational study, we sequenced tumor whole genomes (100× depth) and matched normals (60×) of 93 advanced-stage breast cancers (33 platinum-treated). We computed a published metric called HRDetect, independently trained to predict BRCA1/2 status, and assessed its capacity to predict outcomes on platinum-based chemotherapies. Clinical endpoints were overall survival (OS), total duration on platinum-based therapy (TDT), and radiographic evidence of clinical improvement (CI). Results: HRDetect predicted BRCA1/2 status with an area under the curve (AUC) of 0.94 and optimal threshold of 0.7. Elevated HRDetect was also significantly associated with CI on platinum-based therapy (AUC = 0.89; P = 0.006) with the same optimal threshold, even after adjusting for BRCA1/2 mutation status and treatment timing. HRDetect scores over 0.7 were associated with a 3-month extended median TDT (P = 0.0003) and 1.3-year extended median OS (P = 0.04). Conclusions: Our findings not only independently validate HRDetect, but also provide the first evidence of its association with platinum response in advanced breast cancer. We demonstrate that HRD mutation signatures may offer clinically relevant information independently of BRCA1/2 mutation status and hope this work will guide the development of clinical trials. Clin Cancer Res; 23(24); 7521–30. ©2017 AACR.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 découle