Association of p27 and Cyclin D1 Expression and Benefit from Adjuvant Trastuzumab Treatment in HER2-Positive Early Breast Cancer: A TransHERA Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: To assess the prognostic and predictive value of selected biomarkers involved in cell-cycle regulation or proliferation in patients with HER2-positive early breast cancer. Experimental Design: Protein expression of TOP2A, Ki67, cyclin D1, and p27 was immunohistochemically determined in tissue microarrays of surgical specimens from 862 patients randomized to trastuzumab (1 or 2 years; N = 561) and observation (N = 301) arms of the HERA trial. The primary analysis endpoint was disease-free survival (DFS). Biomarkers were examined as continuous or categorical variables (predefined cutoffs). Interaction terms between biomarkers and treatment were assessed in multivariate Cox models adjusted for variables of clinical interest. Results: A significant interaction was detected between p27 and treatment (adjusted P = 0.0049). Trastuzumab effect was significant in the p27-low subgroup (≤70% p27-positive tumor cells; N = 318). HR Comb Trast vs. Obs 0.44, 95% CI, 0.29–0.65 (P < 0.001). No trastuzumab effect was observed in the p27-high subgroup N = 435; HR Comb Trast vs. Obs 0.97, 95% CI, 0.66–1.44, P = 0.89), indicating that these patients derived little or no benefit from trastuzumab treatment. A prognostic effect of p27 on DFS was observed, with p27-high patients experiencing half the hazard of a DFS event compared with low ones (HR p27 High vs. Low 0.49, 95% CI, 0.32–0.75). TOP2A, Ki67, and cyclin D1, as categorical variables were not predictive, whereas cyclin D1 as continuous variable was predictive of trastuzumab benefit. Conclusions: In TransHERA, patients with HER2-positive early breast cancer with low p27 expression in their tumors benefited from trastuzumab treatment, whereas patients with high p27 expression did not. Clin Cancer Res; 24(13); 3079–86. ©2018 AACR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».