HER2 Positive and HER2 Negative Classical Type Invasive Lobular Carcinomas: Comparison of Clinicopathologic Features
Notice bibliographique
Résumé
Human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) positive (+) classical type invasive lobular carcinoma (cILC) of the breast is extremely rare and its clinicopathologic features have not been well characterized. We compared features of HER2(+) and HER2 negative (−) cILCs. A total of 29 cases were identified from the clinical database at our institution from 2011-2019; 9 were HER2(+) cILC tumors and 20 were HER2(−) cILC tumors. The results reveal that HER2(+) cILC group had significantly increased Ki-67 expression and reduced estrogen receptor (ER) expression compared to HER2(−) cILC group (both p < 0.05). In addition, HER2(+) cILCs tended to be diagnosed at a younger age and more common in the left breast, and appeared to have a higher frequency of nodal or distant metastases. These clinicopathologic features suggest HER2(+) cILC tumors may have more aggressive behavior than their HER2(−) counterpart although both groups of tumors showed similar morphologic features. Future directions of the study: (1) To conduct a multi-institutional study with a larger case series of HER2(+) cILC to further characterize its clinicopathologic features; (2) to compare molecular profiles by next generation sequencing (NGS) assay between HER2(+) cILC and HER2(−) cILC cases to better understand tumor biology of this rare subset of HER2(+) breast cancer; and (3) to compare molecular characteristics of HER2(+) cILC and HER2(+) high grade breast cancer in conjunction with status of tumor response to anti-HER2 therapy to provide insight to management of this special type of low grade breast cancer to avoid unnecessary treatment and related toxicity
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».