Ki67 assessment protocol as an integral biomarker for avoiding radiotherapy in the LUMINA breast cancer trial
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The LUMINA trial demonstrated a very low local recurrence rate in women ≥55 years with low-risk luminal A breast cancer (defined as grade I-II, T1N0, hormone receptor positive, HER2 negative and Ki67 index ≤13.25%) treated with breast-conserving surgery and endocrine therapy (but no other systemic therapy), supporting the safe omission of radiation in these women. Here we describe the protocol for Ki67 assessment, the companion diagnostic used to guide omission of adjuvant radiotherapy. METHODS: Ki67 immunohistochemistry was performed on full-face sections at one of three regional labs. Pathologists trained in the International Ki67 in Breast Cancer Working Group (IKWG) method demarcated tumour areas on scanned slides and scored 100 nuclei from each of at least five randomly selected 1-mm fields. For cases with high Ki67 heterogeneity, further virtual cores were selected and scored in order to confidently assign a case as luminal A (≤13.25%) or B (>13.25%). Interlaboratory variability was assessed through an annual quality assurance programme during the study period. RESULTS: From the quality assurance programme, the mean Ki67 index across all cases/labs was 13%. The observed intraclass correlation coefficient (ICC) and kappa statistics were ≥0.9 and ≥0.7, respectively, indicating a substantial level of agreement. Median scoring time was 4 min per case. The IKWG-recommended scoring method, performed directly from slides, requiring up to four scored fields, is concordant with the LUMINA scoring method (ICC ≥ 0.9). CONCLUSION: Ki67 is a practical, reproducible, and inexpensive biomarker that can identify low-risk luminal A breast cancers as potential candidates for radiation de-escalation. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov number, NCT01791829.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».