Peri‐tumoural stroma collagen organization of invasive ductal carcinoma assessed by polarized light microscopy differs between <scp>OncotypeDX</scp> risk group
Notice bibliographique
Résumé
A commercially available genomic test, OncotypeDX has emerged as a useful postsurgical treatment guide for early stage breast cancer. Despite widespread clinical adoption, there remain logistical issues with its implementation. Collagenous stromal architecture has been shown to hold prognostic value that may complement OncotypeDX. Polarimetric analysis of breast cancer surgical samples allows for the quantification of collagenous stroma abundance and organization. We examine intratumoural collagen abundance and alignment along the tumor-host interface for 45 human samples of invasive ductal carcinoma categorized as low or higher risk by OncotypeDX. Furthermore, we probe the separatory power of collagen alignment patterns to classify unlabeled samples as low or higher OncotypeDX risk group using a linear discriminant (LD) model. No significant difference in mean collagen abundance was found between the two risk groups. However, collagen alignment along the tumor boundary was found to be significantly lower in higher risk samples. The LD model achieved a 71% total accuracy and 81% sensitivity to higher risk samples. Prognostic information extracted from the stromal morphology has potential to complement OncotypeDX as an easy-to-implement prescreening methodology.
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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 | 0,000 |
| 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 ».