High Mutation Burden in ER-Positive/HER2-Negative/Luminal Breast Cancers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tumor mutation burden (TMB) is arising as a useful marker of checkpoint inhibitors' effectiveness in cancer patients in general and has been proposed as predictive in breast cancers. Despite the initial success of checkpoint inhibitors in triple-negative breast cancer, ER-positive breast cancers are less amenable to immunotherapy treatments due to the lower immunogenicity of this subset, associated with lower TMB and less pronounced inflammatory cell infiltration. However, a minority of ER-positive breast cancers do have a higher TMB and could be targets of immune checkpoint inhibitors. METHODS: This investigation uses publicly available genomic data to examine ER-positive/HER2-negative or luminal breast cancers with high mutation numbers and compare them with cancers of the same subtype and low mutation numbers. Clinical characteristics and molecular correlates according to mutation numbers are described. RESULTS: . A significant proportion of cancers with high mutation numbers carry mutations in microsatellite instability genes and genes involved in DNA damage response. Despite these differences, the prognosis of ER-positive/HER2-negative and luminal breast cancers with high mutation numbers is not significantly different compared to counterparts with lower mutation counts. CONCLUSIONS: These data may inform the potential suitability of these cancers for immunotherapy and could guide the development of rational combination therapies based on immune checkpoint inhibitors with other targeted drugs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».