Pre-treatment peripheral blood immunophenotyping and response to neoadjuvant chemotherapy in operable breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Tumor immune infiltration and peripheral blood immune signatures have prognostic and predictive value in breast cancer. Whether distinct peripheral blood immune phenotypes are associated with response to neoadjuvant chemotherapy (NAC) remains understudied. Methods Peripheral blood mononuclear cells from 126 breast cancer patients enrolled in a prospective clinical trial (NCT02022202) were analyzed using Cytometry by time-of-flight with a panel of 29 immune cell surface protein markers. Kruskal–Wallis tests or Wilcoxon rank-sum tests were used to evaluate differences in immune cell subpopulations according to breast cancer subtype and response to NAC. Results There were 122 evaluable samples: 47 (38.5%) from patients with hormone receptor-positive, 39 (32%) triple-negative (TNBC), and 36 (29.5%) HER2-positive breast cancer. The relative abundances of pre-treatment peripheral blood T, B, myeloid, NK, and unclassified cells did not differ according to breast cancer subtype. In TNBC, higher pre-treatment myeloid cells were associated with lower pathologic complete response (pCR) rates. In hormone receptor-positive breast cancer, lower pre-treatment CD8 + naïve and CD4 + effector memory cells re-expressing CD45RA (T EMRA ) T cells were associated with more extensive residual disease after NAC. In HER2 + breast cancer, the peripheral blood immune phenotype did not differ according to NAC response. Conclusions Pre-treatment peripheral blood immune cell populations (myeloid in TNBC; CD8 + naïve T cells and CD4 + T EMRA cells in luminal breast cancer) were associated with response to NAC in early-stage TNBC and hormone receptor-positive breast cancers, but not in HER2 + breast cancer. Trial registration NCT02022202 . Registered 20 December 2013.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».