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Enregistrement W4322760629 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs22-p4-02-16

Abstract P4-02-16: Prognostic and Predictive Capacity of Tumor Infiltrating Lymphocytes in the MA.20 regional radiotherapy trial

2023· article· en· W4322760629 sur OpenAlexaff
Nazia Riaz, Bingshu E. Chen, Anita Bane, Dongxia Gao, Elisabeth Specht Stovgaard, Zuzana Kos, Samuel Leung, Elahe Shenasa, Wendy R. Parulekar, Torsten Nielson, Timothy J. Whelan

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoMcMaster University Medical CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineHazard ratioContext (archaeology)OncologyBreast cancerProportional hazards modelTissue microarrayClinical endpointH&E stainImmunohistochemistryClinical trialBiopsyPathologyConfidence intervalCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The benefit of regional nodal irradiation (RNI) in patients with low burden metastatic axillary disease was established in MA.20 showing that patients randomized to receive adjuvant whole breast irradiation (WBI) plus RNI experienced a significantly better disease free survival (DFS) and distant disease free survival (DDFS) compared to those who received WBI alone and this advantage was maintained in the hormone receptor negative subgroup. Stromal tumor infiltrating lymphocytes (sTILs) have shown prognostic and predictive value in HER2 positive and triple negative breast cancers. To date, clinical importance of immune infiltrates as prognostic and predictive biomarkers in the context of benefit from RNI has not been shown. Methods: 1064 full-face hematoxylin and eosin (H&E) stained sections and formalin fixed paraffin embedded primary tumor blocks assembled into 16 tissue microarrays (TMAs) in quadruplicates linked with clinical data were accessible from the original 1832 patients in the MA.20 trial for this retrospective-prospective translational study conducted according to the REMARK guidelines. sTILs were assessed on scanned images of H&E sections according to the International Immuno-Oncology Working Group method, and on TMAs by CD8 immunohistochemistry (IHC) using a validated assay. Biomarkers were scored by pathologists blinded to the clinical data and analyzed as continuous and categorical variables using prespecified median cutpoints. The median follow-up was 9.5 years. Cox proportional regression modelling was used after adjusting for clinicopathological factors and treatments. Hazard ratios (HR) with 95% confidence intervals (CI) were reported for the primary endpoint of DFS and secondary endpoint of DDFS. Predictive value was assessed by the interaction test between the treatment arm and the biomarkers in the full cohort and an IHC defined non-luminal A subgroup. Results: 1035 cases were evaluable for sTILs on H&E sections. Of these 52.6% (n=544) cases with ≥10% sTILs displayed a significant correlation with age < 50 years, grade III, tumor size >2cm, hormone receptor negative status, and non-luminal A subgroup (p < 0.05). Of the 857 evaluable cases on TMAs, CD8+sTILs (≥16) were observed in 49.8% (n=427) cases and showed a significant association with grade III, ER negativity and non-luminal A status (p < 0.05). For the full cohort, H&E sTILs assessed as a continuous parameter, were not prognostic for DFS (HR 0.993; 95% CI 0.984-1.003; p=0.18) but provided prognostic information for DDFS (HR 0.988; 95% CI 0.977-0.999; p=0.04) in multivariate analyses. H&E sTILs did not show predictive value as a continuous variable. Similarly, using the prespecified cutpoint (≥10%), H&E sTILs were neither prognostic nor predictive. Increasing level of CD8+sTILs was associated with significantly improved DFS (HR 0.99; 95% CI 0.983-0.998; p=0.02) and DDFS (HR 0.98; 95% CI 0.97-0.99; p=0.002) in multivariate analyses. For the full cohort, CD8+sTILs as a continuous variable, showed a significant improvement in DDFS for patients randomized to WBI and RNI (HR 0.979; 95%CI 0.959-0.999; p(interaction) =0.04) compared to WBI alone and a trend (HR 0.977; 95%CI 0.954-1.001; p(interaction) =0.06) for better outcome was observed for the non-luminal A subgroup. CD8+sTILs at the prespecified cutpoint (≥16) were not prognostic or predictive. Conclusions: Pre-treatment tumoral infiltration with stromal lymphocytes provided positive prognostic information for DFS (CD8+sTILs) and DDFS (H&E sTILs and CD8+sTILs) when examined as a continuous variable but failed to do so at prespecified cutpoints. While CD8+sTILs as a continuous variable predicted benefit from RNI, significant prediction results were not seen for prespecified cutpoint or related biomarker H&E sTIL. These results require further validation. Citation Format: Nazia Riaz, Bingshu Chen, Anita Bane, Dongxia Gao, Elisabeth Stovgaard, Zuzana Kos, Samuel Leung, Elahe Shenasa, Wendy Parulekar, Shelley Chambers, Torsten Nielson, Timothy J. Whelan. Prognostic and Predictive Capacity of Tumor Infiltrating Lymphocytes in the MA.20 regional radiotherapy trial [abstract]. In: Proceedings of the 2022 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2022 Dec 6-10; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(5 Suppl):Abstract nr P4-02-16.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations4
Publié2023
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Résumé présentoui

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