PD-L1 expression in breast cancer brain metastases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To evaluate the potential intracranial efficacy of immunotherapy among patients with breast cancer brain metastases (BrM), we analyzed the immunohistochemical expression of programmed death-ligand 1 (PD-L1), a predictive biomarker of response to immunotherapy. Methods In this single-center retrospective cohort study, consecutive patients with breast cancer BrM (immunotherapy naïve) who underwent surgery for BrM at Sunnybrook Health Sciences Center between July 1999 and June 2013 were identified. PD-L1 expression by immunohistochemistry (IHC) was assessed on BrM samples in triplicate; PD-L1 positive status was defined as PD-L1 expression ≥1% on tumor-infiltrating cells as a percentage of tumor area using the Ventana SP142 antibody. Estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), and human epidermal growth factor receptor (HER2) status was determined using 2018 ASCO/CAP guidelines. Results The median patient age at the time of BrM diagnosis was 52 (range 32–85). PD-L1 expression using the SP42 antibody was identified in 9 out of 59 (15.3%) breast cancer BrM. The frequency of PD-L1 positive BrM by subtype is as follows: TNBC (n = 3/12, 25.0%), HER2+/HR- (n = 3/14, 21.4%), HR+/HER2- (n = 2/18, 11.1%), and HER2+/HR+ (n = 1/14, 7.1%). 24-month brain-specific progression-free survival was 66.7% (95% CI 37.9%–100%) among patients with PD-L1 positive BrM versus 42% (95% CI 26.6%–67.3%) among those with PD-L1 negative BrM (log-rank P-value .142). Conclusions One in 7 patients in our cohort had PD-L1 positive BrM; this proportion was highest (25%) among those with TNBC. Intracranial efficacy of immunotherapy warrants further study, particularly among patients with treatment-naïve metastatic TNBC, for whom extracranial efficacy has already been established.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».