Molecular stratification within triple-negative breast cancer subtypes
Notice bibliographique
Résumé
Triple-negative breast cancer (TNBC) has been subdivided into six distinct subgroups: basal-like 1 (BL1), basal-like 2 (BL2), mesenchymal (M), mesenchymal stem-like (MSL), immunomodulatory (IM), and luminal androgen receptor (LAR). We recently identified a subgroup of TNBC with loss of the tumor suppressor PTEN and five specific microRNAs that exhibits exceedingly poor clinical outcome and contains TP53 mutation, RB1 loss and high MYC and WNT signalling. Here, show that these PTEN-low/miRNA-low lesions cluster with BL1 TNBC. These tumors exhibited high RhoA signalling and were significantly stratified on the basis of PTEN-low/RhoA-signalling-high with hazard ratios (HRs) of 8.2 (P = 0.0009) and 4.87 (P = 0.033) in training and test cohorts, respectively. For BL2 TNBC, we identified AKT1 copy gain/high mRNA expression as surrogate for poor prognosis (HR = 3.9; P = 0.02 and HR = 6.1; P = 0.0032). In IM, programmed cell death 1 (PD1) was elevated and predictive of poor prognosis (HR = 5.3; P = 0.01 and HR = 3.5; P < 0.004). Additional alterations, albeit without prognostic power, characterized each subtype including high E2F2 and TGFβ signalling and CXCL8 expression in BL2, high IFNα and IFNγ signalling and CTLA4 expression in IM, and high EGFR signalling in MSL, and may be targeted for therapy. This study identified PTEN-low/RhoA-signalling-high, and high AKT1 and PD1 expression as potent prognostications for BL1, BL2 and IM subtypes with survival differences of over 14, 2.75 and 10.5 years, respectively. This intrinsic heterogeneity could be exploited to prioritize patients for precision medicine.
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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 | 0,001 | 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 ».