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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».