Utility of the 70-Gene MammaPrint Assay for Prediction of Benefit From Extended Letrozole Therapy in the NRG Oncology/NSABP B-42 Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE MammaPrint (MP) determines distant metastatic risk and may improve patient selection for extended endocrine therapy (EET). This study examined MP in predicting extended letrozole therapy (ELT) benefit in patients with early-stage breast cancer (BC) from the NSABP B-42 trial. PATIENTS AND METHODS MP was tested in 1,866 patients randomly assigned to receive ELT or placebo. The primary end point was distant recurrence (DR). Secondary end points were disease-free survival (DFS) and BC-free interval (BCFI). Tumors were classified as MP high risk (MP-HR) or low risk (MP-LR). MP-LR tumors were further classified as ultralow risk (MP-UL) or low non-ultralow risk (MP-LNUL). RESULTS There was no statistically significant difference in ELT benefit on DR between MP-HR and MP-LR (interaction P = .38). MP-LR tumors (n = 1,160) exhibited a statistically significant 10-year benefit of 3.7% for DR (hazard ratio [HR], 0.43 [95% CI, 0.25 to 0.74]; P = .002), whereas MP-HR tumors (n = 706) exhibited a nonsignificant 2.4% benefit (HR, 0.65 [95% CI, 0.34 to 1.24]; P = .19). The 10-year ELT benefit was significant for DFS (7.8%) and BCFI (7.0%) for MP-LR tumors, whereas MP-HR tumors did not significantly benefit (interaction DFS: P = .015, BCFI: P = .006). In exploratory analysis, the 10-year ELT benefit was significant and more pronounced in MP-LNUL (n = 908) tumors: 4.0% for DR, 9.5% for DFS, and 7.9% for BCFI; the benefit in MP-UL (n = 252) tumors was not significant: 3% for DR, 1.8% for DFS, and 4.1% for BCFI. CONCLUSION The primary hypothesis of predictive ability of MP on DR was not confirmed. However, the secondary outcomes demonstrated MP was predictive of ELT response and identified a subset of patients with early-stage hormone receptor–positive BC (MP-LR) with improved outcomes from ELT. These data could have important clinical implications in patient selection beyond clinical risk assessment for EET.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».