Heterogeneity of Circulating Tumor Cell–Associated Genomic Gains in Breast Cancer and Its Association with the Host Immune Response
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tumor cells that preferentially enter circulation include the precursors of metastatic cancer. Previously, we characterized circulating tumor cells (CTC) from patients with breast cancer and identified a signature of genomic regions with recurrent copy-number gains. Through FISH, we now show that these CTC-associated regions are detected within the matched untreated primary tumors of these patients (21% to 69%, median 55.5%, n = 19). Furthermore, they are more prevalent in the metastases of patients who died from breast cancer after multiple rounds of treatment (70% to 100%, median 93%, samples n = 41). Diversity indices revealed that higher spatial heterogeneity for these regions within primary tumors is associated with increased dissemination and metastasis. An identified subclone with multiple regions gained (MRG clone) was enriched in a posttreatment primary breast carcinoma as well as multiple metastatic tumors and local breast recurrences obtained at autopsy, indicative of a distinct early subclone with the capability to resist multiple lines of treatment and eventually cause death. In addition, multiplex immunofluorescence revealed that tumor heterogeneity is significantly associated with the degree of infiltration of B lymphocytes in triple-negative breast cancer, a subtype with a large immune component. Collectively, these data reveal the functional potential of genetic subclones that comprise heterogeneous primary breast carcinomas and are selected for in CTCs and posttreatment breast cancer metastases. In addition, they uncover a relationship between tumor heterogeneity and host immune response in the tumor microenvironment. Significance: As breast cancers progress, they become more heterogeneous for multiple regions amplified in circulating tumor cells, and intratumoral spatial heterogeneity is associated with the immune landscape.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».