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Enregistrement W2943505680 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs18-gs3-06

Abstract GS3-06: Dynamics of breast cancer relapse reveal molecularly defined late recurring ER-positive subgroups: Results from the METABRIC study

2019· article· en· W2943505680 sur OpenAlexaffabout
Christina Curtis, OM Rueda, JL Caswell-Jin, JA Seoane, Maurizio Callari, R.N. Batra, Bernard Pereira, Alejandra Bruna, H R Ali, Elena Provenzano, B Liu, Marc Parisien, Cheryl Gillett, Steven McKinney, Andrew R. Green, Leigh C. Murphy, Arnie Purushotham, Ian O. Ellis, Paul D.P. Pharoah, Cristina Rueda, Samuel Aparício, Carlos Caldas

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensResearch Institute in Oncology and Hematology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicineOncologyInternal medicineCancerCohortProportional hazards model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Recent studies have demonstrated that women with early stage ER-positive (ER+) and HER2-negative (HER2-) breast cancer have a persistent risk of recurrence and cancer related death up to 20 years post diagnosis, highlighting the chronic nature of ER+ breast cancer and critical need to identify tumor characteristics that are more predictive of risk of recurrence than standard clinical covariates. However, progress in delineating the dynamics of breast cancer relapse and biomarkers of late recurrence has been hindered by the lack of large cohorts with long-term clinical follow-up and molecular information. Methods: We report the results of a cohort of 3,240 breast cancer patients from the United Kingdom and Canada with 20 years of follow-up (median 9.75 years), including 1,980 with accompanying molecular data from the primary breast tumor. Information for each patient on loco-regional recurrence (LR), distant recurrence (DR), and site(s) of metastases was collected. We developed a non-homogenous Markov chain model that accounted for different clinical endpoints and timescales, as well as competing risks of mortality and the distinct baseline hazards that characterize different molecular subgroups. This approach enabled robust analysis of the spatio-temporal dynamics of breast cancer recurrence across the clinical subgroups, PAM50 subgroups and the integrative clusters, while also enabling individual risk of relapse predictions. Results: We employed our multistate model to compute the probability of experiencing a LR or DR, as well as the baseline transition probabilities from surgery, LR or DR at various time intervals for average individuals in each of the clinical/molecular subgroups. These analyses reveal four late-recurring ER+ (predominantly HER2-) subgroups, together accounting for 26% of all ER+ tumors, with high (median 42-55%) risk of recurrence up to 20 years post-diagnosis. Each of these four subgroups maps to one of the Integrative Clusters, defined based on genomic copy number alterations and gene expression, and is enriched for a characteristic copy number amplification events: 11q13 (CCND1, RSF1), 8p12 (FGFR1, ZNF703), 17q23 (RPS6KB1) and 8q24 (MYC). These four molecular subgroups are superior in predicting late DR than standard clinical variables. Conclusions: A detailed understanding of the rates and routes of metastasis and their variability across the distinct molecular subtypes is essential for devising personalized approaches to breast cancer care. We describe a molecularly characterized breast cancer cohort with long-term clinical follow-up and a statistical modeling framework, enabling delineation of the dynamics of breast cancer recurrence at unprecedented resolution. These analyses reveal four late recurring ER+ subgroups and accompanying biomarkers that collectively define the quarter of ER+ cases at highest risk of recurrence. Our findings highlight opportunities for improved patient stratification and biomarker-driven clinical trials directed at the subset of breast cancer patients with persistent risk of recurrence. Citation Format: Curtis C, Rueda OM, Sammut S-J, Chin S-F, Caswell-Jin JL, Seoane JA, Callari M, Batra R, Pereira B, Bruna A, Ali HR, Provenzano E, Liu B, Parisien M, Gillett C, McKinney S, Green A, Murphy L, Purushotham A, Ellis I, Pharoah P, Rueda C, Aparicio S, Caldas C. Dynamics of breast cancer relapse reveal molecularly defined late recurring ER-positive subgroups: Results from the METABRIC study [abstract]. In: Proceedings of the 2018 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2018 Dec 4-8; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(4 Suppl):Abstract nr GS3-06.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
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