DCIS genomic signatures define biology and clinical outcome: Human Tumor Atlas Network (HTAN) analysis of TBCRC 038 and RAHBT cohorts
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Ductal carcinoma in situ (DCIS) is the most common precursor of invasive breast cancer (IBC), with variable propensity for progression. We have performed the first multiscale, integrated profiling of DCIS with clinical outcomes by analyzing 677 DCIS samples from 481 patients with 7.1 years median follow-up from the Translational Breast Cancer Research Consortium (TBCRC) 038 study and the Resource of Archival Breast Tissue (RAHBT) cohorts. We identified 812 genes associated with ipsilateral recurrence within 5 years from treatment and developed a classifier that was predictive of DCIS or IBC recurrence in both cohorts. Pathways associated with recurrence include proliferation, immune response, and metabolism. Distinct stromal expression patterns and immune cell compositions were identified. Our multiscale approach employed in situ methods to generate a spatially resolved atlas of breast precancers, where complementary modalities can be directly compared and correlated with conventional pathology findings, disease states, and clinical outcome. HIGHLIGHTS ⍰ Development of a new classifier for DCIS recurrence or progression ⍰ Outcome associated pathways identified across multiple data types and compartments ⍰ Four stroma-specific signatures identified ⍰ CNAs characterize DCIS subgroups associated with high risk invasive cancers
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».