Reactive stroma and trastuzumab resistance in HER2‐positive early breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the value of reactive stroma as a predictor for trastuzumab resistance in patients with early HER2-positive breast cancer receiving adjuvant therapy. The pathological reactive stroma and the mRNA gene signatures that reflect reactive stroma in 209 HER2-positive breast cancer samples from the FinHer adjuvant trial were evaluated. Levels of stromal gene signatures were determined as a continuous parameter, and pathological reactive stromal findings were defined as stromal predominant breast cancer (SPBC; ≥50% stromal) and correlated with distant disease-free survival. Gene signatures associated with reactive stroma in HER2-positive early breast cancer (N = 209) were significantly associated with trastuzumab resistance in estrogen receptor (ER)-negative tumors (hazard ratio [HR] = 1.27 p interaction = 0.014 [DCN], HR = 1.58, p interaction = 0.027 [PLAU], HR = 1.71, p interaction = 0.019 [HER2STROMA, novel HER2 stromal signature]), but not in ER-positive tumors (HR = 0.73 p interaction = 0.47 [DCN], HR = 0.71, p interaction = 0.73 [PLAU], HR = 0.84; p interaction = 0.36 [HER2STROMA]). Pathological evaluation of HER2-positive/ER-negative tumors suggested an association between SPBC and trastuzumab resistance. Reactive stroma did not correlate with tumor-infiltrating lymphocytes (TILs), and the expected benefit from trastuzumab in patients with high levels of TILs was pronounced only in tumors with low stromal reactivity (SPBC <50%). In conclusion, reactive stroma in HER2-positive/ER-negative early breast cancer tumors may predict resistance to adjuvant trastuzumab therapy.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».