EXPRESSION OF ANDROGEN RECEPTOR IN BREAST CANCER BRAIN METASTASES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Given availability of central nervous system (CNS)-penetrant systemic therapies that target the androgen receptor (AR), we evaluated the expression of the AR “target” in breast cancer brain metastases (BrM). METHODS: An established, retrospective cohort of 57 patients with metastatic breast cancer who underwent surgery for BrM at the Sunnybrook Odette Cancer Centre (SOCC) between 1999 and 2013 was studied. AR expression in BrM samples was assessed in triplicate using immunohistochemistry (IHC). AR positive status was defined as nuclear AR expression ≥10% in tumor-infiltrating cells as a percentage of tumor area using the SP107 antibody. RESULTS: The median age of patients was 52 years (range 32-85 years). 17 (30%) patients had hormone receptor positive (HR+) /HER2-negative, 28 (49%) had HER2+, and 12 (21%) had triple negative breast cancer (TNBC) BrM. The median expression of AR was 20% (CI 1.6-38.3%) and 32 of 57 (56%) BrM were AR positive based on a cut-point of ≥10%. A significantly smaller proportion of patients with TNBC had AR+ BrM (n=2/12, 17%), compared to patients with HR+/HER2-ve (n= 9/17, 53%) or HER2+ (n=21/28, 75%) disease (p=0.04). Patients with AR positive versus AR negative BrM had similar overall survival (12.5 vs. 7.9 months, p= 0.6), brain-specific progression-free survival (8.0 vs. 5.1 months, p= 0.95), and time from breast cancer diagnosis to BrM diagnosis (51 vs. 29 months, p=0.16). CONCLUSION: AR is expressed in the majority of breast cancer BrM and represents a promising therapeutic target.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».