<i>HER2/ERBB2</i> copy number analysis by targeted next-generation sequencing in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A combination of immunohistochemistry (IHC) and fluorescence in situ hybridization (FISH) is the current standard of care for HER2 evaluation in breast cancer. Here, we investigate the potential clinical utility of next-generation sequencing (NGS)-derived HER2/ERBB2 copy number (CN) data for predicting HER2 status as defined by American Society of Clinical Oncology (ASCO)/College of American Pathologists (CAP) guidelines. METHODS: In total, 294 locally recurrent and metastatic breast cancers previously tested by targeted hybrid capture-based NGS and by HER2 IHC/FISH were included. Analyses focused on the ERBB2 median log2 ratios and start-end genomic coordinates from NGS, average HER2 CN and HER2/CEP17 ratios from FISH, and the HER2 IHC scores. We also determined a more stringent log2 ratio cutoff to predict HER2-positive status with 100% specificity. RESULTS: Sixty-four (22%) cases were HER2 positive and 230 (78%) were HER2 negative by ASCO/CAP guidelines. The ERBB2 median log2 ratios from NGS strongly correlated with HER2 status by IHC/FISH (area under receiver operator characteristic curve = 0.951). ERBB2 log2 ratio more than 1.7 was 100% specific for HER2-positive results by IHC/FISH. Start and end genomic coordinates for regions of gain near ERBB2 by NGS also predicted HER2 status. CONCLUSIONS: Copy number data from our NGS panel strongly correlate with HER2 status. Using a stringent cutoff, ERBB2 log2 ratio accurately predicts HER2 positivity with high specificity. The NGS CN assessment may have utility in determining HER2 status in certain clinical settings.
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 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».