Biomarker Alteration to Neoadjuvant Chemotherapy Predict Pathological Response and Prognosis in Breast Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: The values of biomarkers expression might be changed following neoadjuvant chemotherapy (NACT), but little is known about the change range and its relationship to prognosis. This study aimed to investigate the potential changes of biomarkers expression before and after neoadjuvant chemotherapy, then predicting the pathological response and prognosis to NACT. Methods: A total of 119 patients who were initially diagnosed of breast cancer and underwent neoadjuvant chemotherapy were included in the study. Miller-Payne grading system was used to evaluate the pathologic response after neoadjuvant chemotherapy. Survival curves were estimated using the Kaplan-Meier method, and the log-rank test was used to test for differences between groups. Results: The high expression of ER, PR and Ki67 pre-NACT, the biomarkers expression post-NACT is also high (All P values <0.05). We found that the change of biomarkers expression before and after chemotherapy were all considered as medium changes (range between 10 to 30), while only PR expression change after NACT were associated with distant disease-free survival ( P <0.001) and overall survival ( P =0.031,6). PR expression also related to pathologic response ( P =0.028) but not ER, HER2 and Ki-67. Furthermore, a total of 67 down regulated of Ki67 expression compared with 37 up regulated expression, the results showed that decreasing expression of Ki67 had fewer local recurrence compared with Ki67 increasing expression after NACT. Conclusions: Our research have provided the prognostic value of biomarkers expression change following the neoadjuvant chemotherapy. These findings might help optimize the choice of targeted therapy and improve the predictive effect to patient survival.
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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 ».