Assessment of PD-L1 expression across breast cancer molecular subtypes, in relation to mutation rate, <i>BRCA1</i>-like status, tumor-infiltrating immune cells and survival
Notice bibliographique
Résumé
To better understand the expression pattern of programmed death-ligand 1 (PD-L1) expression in different breast cancer types, we characterized PD-L1 expression in tumor and tumor-infiltrating immune cells, in relation to mutation rate, BRCA1-like status and survival. We analyzed 410 primary treatment-naive breast tumors comprising 162 estrogen receptor-positive (ER+) and HER2−, 101 HER2+ and 147 triple-negative (TN) cancers. Pathologists quantified tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) and PD-L1 expression in tumor cells and TILs using whole slides and tissue microarray. Mutation rate was assessed by DNA sequencing, BRCA1-like status using multiplex ligation-dependent probe amplification, and immune landscape by multiplex image analyses of CD4, CD68, CD8, FOXP3, cytokeratin, and PD-L1. Half of PD-L1 scores evaluated by tissue microarray were false negatives compared to whole slide evaluations. We observed at least 1% of PD-L1-positive (PD-L1+) cells in 53.1% of ER+HER2−, 73.3% of HER2+, and 84.4% of TN tumors. PD-L1 expression was higher in ductal compared to lobular carcinomas, also within ER+HER2− tumors (p = 0.04). High PD-L1+ TILs score (> 50%) was independently associated with better outcome in TN tumors (HR = 0.27; 95%CI = 0.10–0.69). Within TN tumors, PD-L1 and TIL scores showed a modest but significant positive association with the number of silent mutations, but no association with BRCA1-like status. Multiplex image analyses indicated that PD-L1 is expressed on multiple immune cells (CD68+ macrophages, CD4+, FOXP3+, and CD8+ T cells) in the breast tumor microenvironment, independent of the PD-L1 status of the tumor cells. We found no evidence that levels of PD-L1+ TILs in TN breast cancer are driven by high mutation rate or BRCA1-like status.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».