MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281719541 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.1087

Retrospective study to estimate the prevalence of HER2-low breast cancer (BC) and describe its clinicopathological characteristics.

2022· article· en· W4281719541 sur OpenAlexaff
Giuseppe Viale, Naoki Niikura, Eriko Tokunaga, Olga Aleynikova, Naoki Hayashi, Joohyuk Sohn, Ciara O’Brien, Gavin C. Higgins, Della Varghese, Gareth D. James, Akira Moh, Nana Scotto

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConcordanceInternal medicineBreast cancerOncologyImmunohistochemistryRetrospective cohort studyCancerGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1087 Background: Approximately 50% of BCs traditionally categorized as HER2 negative (HER2-neg) express low levels of HER2 (IHC 1+ or IHC 2+/ISH-; Miglietta, NPJ Breast Cancer 2021). HER2-targeted therapies for HER2-low metastatic BC (mBC) are under investigation (eg, T-DXd in the phase 3 DESTINY-Breast04 study; NCT03734029), but HER2 assays currently used to select patients (pts) for approved anti-HER2 therapies are optimized for high HER2 expression and are not validated for HER2-low detection. A recent study found relatively poor agreement (<70% interrater agreement) in evaluation of IHC scores of 0 and 1+ using current HER2 assays (Fernandez, JAMA Oncol 2022). Our objectives were to assess the prevalence of HER2-low among HER2-neg based on rescored HER2 IHC slides after training on low-end expression scoring and to describe pt characteristics of HER2-low vs HER2 IHC 0 mBC. Preliminary results are reported for 233 of 1000 planned pts. Methods: This multicenter, retrospective study (NCT04807595) included pts with confirmed HER2-neg unresectable/mBC diagnosed between 2015 and 2017. Local laboratories, blinded to historical HER2 scores, rescored HER2 IHC-stained slides. HER2 was assessed using Ventana 4B5 and other assays. BCs were categorized as HER2-low or HER2 IHC 0. The prevalence of HER2-low BC among pts originally scored as HER2-neg was measured. Demographics (eg, age, country, race) and clinicopathological characteristics were examined via medical charts/electronic health records. Concordance between historical HER2 scores and rescores was assessed. Results: HER2 rescores were obtained for 233 pts (mean age, 54 y). HER2-low prevalence was 63.2% overall and numerically greater in hormone receptor (HR)–positive vs HR-negative subgroups (66.1% vs 54.8%; Table). No notable differences in prevalence were seen among different HER2 assays or in demographic/baseline disease characteristics between the HER2-low and HER2 IHC 0 groups. Concordance rate between historical and rescored slides for HER2-status classification was 82.3%. The presentation will include an expanded data set (≈400 pts) with additional results. Conclusions: Data on HER2-low prevalence in BC is limited. Preliminary data from this study of mBC samples suggest a somewhat higher prevalence estimate (≈63%) than a previous study of primary BC samples (≈50%). Concordance was 82%; ongoing analyses with updated data will clarify the concordance between rescored and historical HER2 slides. These data can support development of best practices for identifying pts with HER2-low expression who may benefit from HER2-targeted therapies. Clinical trial information: NCT04807595. [Table: see text]

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,634

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,402 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical OncologyMême sujetAdvanced Breast Cancer TherapiesTravaux en français237 207