Clinicogenomic Radiotherapy Classifier Predicting the Need for Intensified Locoregional Treatment After Breast-Conserving Surgery for Early-Stage Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Most patients with early-stage breast cancer are treated with adjuvant radiotherapy (RT) after breast-conserving surgery (BCS) to prevent locoregional recurrence (LRR). However, no genomic tools are used currently to select the optimal RT strategy. METHODS We profiled the transcriptome of primary tumors on a clinical grade assay from the SweBCG91-RT trial, in which patients with node-negative breast cancer were randomly assigned to either whole-breast RT after BCS or no RT. We derived a new classifier, Adjuvant Radiotherapy Intensification Classifier (ARTIC), comprising 27 genes and patient age, in three publicly available cohorts, then independently validated ARTIC for LRR in 748 patients in SweBCG91-RT. We also compared previously published genomic signatures for ability to predict benefit from RT in SweBCG91-RT. RESULTS ARTIC was highly prognostic for LRR in patients treated with RT (hazard ratio [HR], 3.4; 95% CI, 2.0 to 5.9; P < .001) and predictive of RT benefit ( Pinteraction = .005). Patients with low ARTIC scores had a large benefit from RT (HR, 0.33 [95% CI, 0.21 to 0.52], P < .001; 10-year cumulative incidence of LRR, 6% v 21%), whereas those with high ARTIC scores benefited less from RT (HR, 0.73 [95% CI, 0.44 to 1.2], P = .23; 10-year cumulative incidence of LRR, 25% v 32%). In contrast, none of the eight previously published signatures were predictive of benefit from RT in SweBCG91-RT. CONCLUSION ARTIC identified women with a substantial benefit from RT as well as women with a particularly elevated LRR risk in whom whole-breast RT was not sufficiently effective and, thus, in whom intensified treatment strategies such as tumor-bed boost, and possibly regional nodal RT, should be considered. To our knowledge, ARTIC is the first classifier validated as predictive of benefit from RT in a phase III clinical trial with patients randomly assigned to receive or not receive RT.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».