HER2 heterogeneity and treatment response–associated profiles in HER2-positive breast cancer in the NCT02326974 clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND HER2-targeting therapies have great efficacy in HER2-positive breast cancer, but resistance, in part due to HER2 heterogeneity (HET), is a significant clinical challenge. We previously described that in a phase II neoadjuvant trastuzumab emtansine (T-DM1) and pertuzumab (P) clinical trial in early-stage HER2-positive breast cancer, none of the patients with HER2-HET tumors had pathologic complete response (pCR). METHODS To investigate cellular and molecular differences among tumors according to HER2 heterogeneity and pCR, we performed RNA sequencing and ERBB2 FISH of 285 pretreatment and posttreatment tumors from 129 patients in this T-DM1+P neoadjuvant trial. A subset of cases was also subject to NanoString spatial digital profiling. RESULTS Pretreatment tumors from patients with pCR had the highest level of ERBB2 mRNA and ERBB signaling. HER2 heterogeneity was associated with no pCR, basal-like features, and low ERBB2 expression yet high ERBB signaling sustained by activation of downstream pathway components. Residual tumors showed decreased HER2 protein levels and ERBB2 copy number heterogeneity and increased PI3K pathway enrichment and luminal features. HET tumors showed minimal treatment-induced transcriptomic changes compared with non-HET tumors. Immune infiltration correlated with pCR and HER2-HET status. CONCLUSION Resistance mechanisms in HET and non-HET tumors are distinct. HER2-targeting antibodies have limited efficacy in HET tumors. Our results support the stratification of patients based on HET status and the use of agents that target downstream components of the ERBB signaling pathway in patients with HET tumors. TRIAL REGISTRATION ClinicalTrials.gov NCT02326974. FUNDING This study was funded by Roche and the National Cancer Institute.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».