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Enregistrement W2977198565 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-19-1038

Comprehensive Transcriptomic Profiling Identifies Breast Cancer Patients Who May Be Spared Adjuvant Systemic Therapy

2019· article· en· W2977198565 sur OpenAlexaff
Martin Sjöström, S. Laura Chang, Nick Fishbane, Elai Davicioni, Linda Hartman, Erik Holmberg, Felix Y. Feng, Corey Speers, Lori J. Pierce, Per Malmström, Mårten Fernö, Per Karlsson

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensDecipher Biosciences (Canada)Ontario Genomics
Organismes subventionnairesAnna och Edwin Bergers StiftelseFru Berta Kamprads StiftelseMedicinska Fakulteten, Lunds UniversitetGunnar Nilssons CancerstiftelseCancerfonden
Mots-clésMedicineBreast cancerOncologyInternal medicineAdjuvant therapyCohortRadiation therapyAdjuvantSubgroup analysisEndocrine systemCancerMeta-analysisHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: There is currently no molecular signature in clinical use for adjuvant endocrine therapy omission in breast cancer. Given the unique trial design of SweBCG91-RT, where adjuvant endocrine and chemotherapy were largely unadministered, we sought to evaluate the potential of transcriptomic profiling for identifying patients who may be spared adjuvant endocrine therapy. EXPERIMENTAL DESIGN: We performed a whole-transcriptome analysis of SweBCG91-RT, a randomized phase III trial of ± radiotherapy after breast-conserving surgery for node-negative stage I-IIA breast cancer. Ninety-two percent of patients were untreated by both adjuvant endocrine therapy and chemotherapy. We calculated 15 transcriptomic signatures from the literature and combined them into an average genomic risk, which was further used to derive a novel 141-gene signature (MET141). All signatures were then independently examined in SweBCG91-RT and in the publicly available METABRIC cohort. RESULTS: In SweBCG91-RT, 454 patients were node-negative, postmenopausal, and systemically untreated with ER-positive, HER2-negative cancers, which constitutes a low-risk subgroup and potential candidates for therapy omission. Most transcriptomic signatures were highly prognostic for distant metastasis, but considerable discordance was observed on the individual patient level. Within the MET141 low-risk subgroup (lowest 25th percentile of scores), 95% of patients were free of metastasis at 15 years, even in the absence of adjuvant endocrine therapy. In a clinically low-risk subgroup of the METABRIC cohort not treated with systemic therapy, no breast cancer death occurred among the MET141 low-risk patients. CONCLUSIONS: Transcriptomic profiling identifies patients with an excellent outcome without any systemic adjuvant therapy in clinically low-risk patients of the SweBCG91-RT and METABRIC cohorts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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