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Enregistrement W4221120760 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs21-p2-03-04

Abstract P2-03-04: Characteristics and clinical differences of breast cancer patients with negative or low HER2 expression

2022· article· en· W4221120760 sur OpenAlexaff
Ioannis A. Voutsadakis, C Rosso

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensAlgoma UniversitySault Area Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerImmunohistochemistryInternal medicineOncologyCancerTrastuzumabStage (stratigraphy)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: High expression of HER2 receptor in Immunohistochemistry (IHC) sections or amplification of its gene in in situ hybridization (ISH) assays define a subset of breast cancers that have an aggressive natural history but respond to treatments blocking HER2. In contrast, patients with lower HER2 expression, not meeting the criteria for positivity, are currently treated similarly to completely HER2 negative patients. However, emerging data suggest that patients with low HER2 expression may derive benefit from newer antibody drug conjugates. Thus, this investigation sought to clarify the characteristics of HER2 low expressors and compare them with patients with no HER2 expression. Methods: We undertook a retrospective analysis of all breast cancer patients seen in our cancer center over a six-year period and classified as HER2 negative. Patients were categorized as HER2 negative when they had a score of 0 in IHC and as HER2 low if they had a score of 1+ or 2+ in IHC and no amplification by ISH. Characteristics of the patients and tumors in the two groups were compared. Results: A total of 391 HER2 negative and low patients have been included. Among them, 130 patients (33.2%) were HER2 negative (score 0 by IHC) and 261 patients (66.8%) were HER2 low (score 1+ and 2+ by IHC/ISH non-amplified). There were no differences in age, menopause status, mode of detection of cancer (clinical or screening) and clinical stage at diagnosis between the two groups. Patients in the HER2 low group had less commonly high-grade cancers than HER2 negative patients (25.35 versus 34.6%, x2 p=0.04).In addition, The HER2 low group had higher ER Histoscore (>240) in 88.1% of cases compared with 69.2% in HER2 negative group (x2 p<0.000). Similarly, a higher percentage of HER2 low cases than HER2 negative cases were expressing the progesterone receptor (PR, x2 p<0.000). HER2 low patients were rarely (3.8%) classified as triple negative, while this percentage was 21.5% in HER2 negative patients. Conclusion: HER2 negative staining (IHC score 0) is associated with averse tumor characteristics compared with clinically HER2 negative patients with low HER2 expression (score 1+ and 2+/ISH non-amplified). Citation Format: Ioannis Voutsadakis, Christopher Rosso. Characteristics and clinical differences of breast cancer patients with negative or low HER2 expression [abstract]. In: Proceedings of the 2021 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2021 Dec 7-10; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(4 Suppl):Abstract nr P2-03-04.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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