Heterogeneity of triple negative breast cancer: Current advances in subtyping and treatment implications
Notice bibliographique
Résumé
As the field of translational 'omics has progressed, refined classifiers at both genomic and proteomic levels have emerged to decipher the heterogeneity of breast cancer in a clinically-applicable way. The integration of 'omics knowledge at the DNA, RNA and protein levels is further expanding biologic understanding of breast cancer and opportunities for customized treatment, a particularly pressing need in clinically triple negative tumors. For this group of aggressive breast cancers, work from multiple groups has now validated at least four major biologically and clinically distinct omics-based subtypes. While to date most clinical trial designs have considered triple negative breast cancers as a single group, with an expanding arsenal of targeted therapies applicable to distinct biological pathways, survival benefits may be best realized by designing and analyzing clinical trials in the context of major molecular subtypes. While RNA-based classifiers are the most developed, proteomic classifiers proposed for triple negative breast cancer based on new technologies have the potential to more directly identify the most clinically-relevant biomarkers and therapeutic targets. Phospho-proteomic data further identify targetable signalling pathways in a unique subtype-specific manner. Single cell profiling of the tumor microenvironment represents a promising way to allow a better characterization of the heterogeneity of triple negative breast cancer which could be integrated in a spatially resolved context to build an ecosystem-based patient classification. Multi-omic data further allows in silico analysis of genetic and pharmacologic screens to map therapeutic vulnerabilities in a subtype-specific context. This review describes current knowledge about molecular subtyping of triple negative breast cancer, recent advances in omics-based genomics and proteomics diagnostics addressing the diversity of this disease, key advances made through single cell analysis approaches, and developments in treatments including targeted therapeutics being tested in major clinical trials.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».