A 14-gene B-cell immune signature in early-stage triple-negative breast cancer (TNBC): a pooled analysis of seven studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early-stage triple-negative breast cancer (TNBC) displays clinical and biological diversity. From a biological standpoint, immune infiltration plays a crucial role in TNBC prognosis. Currently, there is a lack of genomic tools aiding in treatment decisions for TNBC. This study aims to assess the effectiveness of a B-cell/immunoglobulin signature (IGG) alone, or in combination with tumor burden, in predicting prognosis and treatment response in patients with TNBC. METHODS: Genomic and clinical data were retrieved from 7 cohorts: SCAN-B (N = 874), BrighTNess (n = 482), CALGB-40603 (n = 389), METABRIC (n = 267), TCGA (n = 118), GSE58812 (n = 107), GSE21653 (n = 67). IGG and a risk score integrating IGG with tumor/nodal staging (IGG-Clin) were assessed for event-free survival (EFS) and overall survival (OS) in each cohort. Random effects model was used to derive pooled effect sizes. Association of IGG with pathological complete response (pCR) was assessed in CALGB-40603 and BrighTNess. Immune significance of IGG was estimated through CIBERSORTx and EcoTyper. FINDINGS: = 79%) across cohorts. IGG was associated with adaptive immune response at CIBERSORTx and EcoTyper analysis. INTERPRETATION: IGG is linked to improved prognosis and pCR in early-stage TNBC. The integration of IGG alongside tumor and nodal staging holds promise as an approach to identify patients benefitting from intensified or de-intensified treatments. FUNDING: This study received funding from: Associació Beca Marta Santamaria, European Union's Horizon 2020 research and innovation and Marie Skłodowska-Curie Actions programs, Fundación FERO, Fundación CRIS contra el cáncer, Agència de Gestó d'Ajuts Universitaris i de Recerca, Instituto de Salud Carlos III, Fundación Contigo, Asociación Cáncer de Mama Metastásico IV, Breast Cancer Research Foundation, RESCUER, Fundación científica AECC and FSEOM.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| 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 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 ».