Integrative analysis identifies molecular features of fibroblast and the significance of fibrosis on neoadjuvant chemotherapy response in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The molecular features of fibroblasts and the role of fibrosis in neoadjuvant chemotherapy (NAC) response and breast cancer (BRCA) prognosis remain unclear. Therefore, this study aimed to investigate the impact of interstitial fibrosis on the response and prognosis of patients with BRCA undergoing NAC treatment. MATERIALS AND METHODS: The molecular characteristics of pathologic complete response (pCR) and non-pCR (npCR) in patients with BRCA were analyzed using multiomics analysis. A clinical cohort was collected to investigate the predictive value of fibrosis in patients with BRCA. RESULTS: Fibrosis-related signaling pathways were significantly upregulated in patients with npCR. npCR may be associated with distinct and highly active fibroblast subtypes. Patients with high fibrosis had lower pCR rates. The fibrosis-dependent nomogram for pCR showed efficient predictive ability [training set: area under the curve [AUC]=0.871, validation set: AUC=0.792]. Patients with low fibrosis had a significantly better prognosis than those with high fibrosis, and those with a high fibrotic focus index had significantly shorter overall and recurrence-free survival. Therefore, fibrosis can be used to predict pCR. Our findings provide a basis for decision-making in the treatment of BRCA. CONCLUSIONS: npCR is associated with a distinct and highly active fibroblast subtype. Furthermore, patients with high fibrosis have lower pCR rates and shorter long-term survival. Therefore, fibrosis can predict pCR. A nomogram that includes fibrosis can provide a basis for decision-making in the treatment of BRCA.
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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 | 0,000 | 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 ».