Abstract SP087: Epigenetic therapy against high-risk breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Standard-of-care therapy in high-risk stage II-III ER+/HER2-negative and Triple-Negative Breast Cancer (TNBC) includes neoadjuvant chemotherapy (NAC) prior to surgery, which is then followed by adjuvant endocrine (for ER+) +/- salvage chemotherapy (for TNBC). These treatments are delivered with limited stratification by disease histology and, while many patients are cured, more than one third of those in whom invasive disease remains in the breast at the time of surgery experience early relapses of metastatic disease within the first few years. The poor survival rate stems from incomplete response to NAC and the lack of alternative tailored therapy against the chemo-resistant disease that recurs. Hence, there is an urgent need for new therapies to treat recurrence and improve outcome. Tumor progression following standard-of-care therapy arises from pre-existing resistant and/or adapting persister cancer cells committing to an expansion phase. These differ from treatment sensitive cells in the epigenetic landscape of their genome, regulating the on/off state of genes for instance. This underlies epigenetic variants, akin to genetic variants, that define vulnerabilities to new treatment strategies. Here, we demonstrate the value of epigenetic therapy in preclinical settings against high-risk breast cancer, putting forward new treatment options to be tested in clinical trials. Citation Format: M Lupien. Epigenetic therapy against high-risk breast cancer [abstract]. In: Proceedings of the 2020 San Antonio Breast Cancer Virtual Symposium; 2020 Dec 8-11; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(4 Suppl):Abstract nr SP087.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,008 |
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 ».