Evaluating ZNF217 mRNA Expression Levels as a Predictor of Response to Endocrine Therapy in ER+ Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
ZNF217 is a candidate oncogene with a wide variety of deleterious functions in breast cancer. Here, we aimed at investigating in a pilot prospective study the association between ZNF217 mRNA expression levels and the clinical response to neoadjuvant endocrine therapy (ET) in postmenopausal ER-positive (ER+) breast cancer patients. Core surgical biopsy samples before treatment initiation and post-treatment were obtained from 68 patients, and Ki-67 values measured by immunohistochemistry were used to identify responders (n = 59) and non-responders (n = 9) after 4 months of ET. We report for the first time that high ZNF217 mRNA expression level measured by RT-qPCR in the initial tumor samples (pre-treatment) is associated with poor response to neoadjuvant ET. Indeed, the clinical positive response rate in patients with low ZNF217 expression levels was significantly higher than that in those with high ZNF217 expression levels (P = 0.027). Additionally, a retrospective analysis evaluating ZNF217 expression levels in primary breast tumor of ER+/HER2–/LN0 breast cancer patients treated with adjuvant ET enabled the identification of poorer responders prone to earlier relapse (P = 0.013), while ZNF217 did not retain any prognostic value in the ER+/HER2–/LN0 breast cancer patients who did not receive any treatment. Altogether, these data suggest that ZNF217 expression might be predictive of clinical response to ET.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».