Exploring the effectiveness of molecular subtypes, biomarkers, and genetic variations as first-line treatment predictors in Asian breast cancer patients: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Breast cancer incidence has been on the rise significantly in the Asian population, occurring at an earlier age and a later stage. The potential predictive value of molecular subtypes, biomarkers, and genetic variations has not been deeply explored in the Asian population. This study evaluated the effect of molecular subtype classification and the presence or absence of biomarkers and genetic variations on pathological complete response (pCR) after neoadjuvant treatment in Asian breast cancer patients. Methods A systematic search was conducted in MEDLINE (PubMed), Science Direct, Scopus, and Cochrane Library databases. Studies were selected if they included Asian breast cancer patients treated with neoadjuvant chemotherapy and contained data for qualitative or quantitative analyses. The quality of the included studies was assessed using the Newcastle Ottawa Scale. Following the random effects model, pooled odds ratios or hazard ratios with 95% confidence intervals for pCR were analysed using Review Manager Software. Heterogeneity between studies was assessed using Cochran’s Q -test and I 2 test statistics. Results In total, 19,708 Asian breast cancer patients were pooled from 101 studies. In the neoadjuvant setting, taxane-anthracycline (TA) chemotherapy showed better pCR outcomes in triple-negative breast cancer (TNBC) ( p <0.0001) and human epidermal growth factor receptor 2 enriched (HER2E) ( p <0.0001) than luminal breast cancer patients. Similarly, taxane-platinum (TP) chemotherapy also showed better pCR outcomes in TNBC ( p <0.0001) and HER2E ( p <0.0001). Oestrogen receptor (ER)-negative, progesterone receptor (PR)-negative, HER2-positive and high Ki-67 were significantly associated with better pCR outcomes when treated with either TA or TP. Asian breast cancer patients harbouring wildtype PIK3CA were significantly associated with better pCR outcomes when treated with TA in the neoadjuvant setting ( p= 0.001). Conclusions In the neoadjuvant setting, molecular subtypes (HER2E and TNBC), biomarkers (ER, PR, HER2, HR, Ki-67, nm23-H1, CK5/6, and Tau), and gene ( PIK3CA ) are associated with increased pCR rates in Asian breast cancer patients. Hence, they could be further explored for their possible role in first-line treatment response, which can be utilised to treat breast cancer more efficiently in the Asian population. However, it needs to be further validated with additional powered studies. Systematic review registration PROSPERO CRD42021246295.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».