Abstract 1079: Pre-treatment Circulating Vascular Biomarker Signatures Predict Cancer-therapy Related Cardiac Dysfunction During Breast Cancer Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Breast cancer treatment with anthracycline and trastuzumab can result in cancer therapy-related cardiac dysfunction (CTRCD). It is not currently possible to accurately identify patients at risk of CTRCD from clinical and demographic information alone. We sought to identify circulating biomarkers that can be used to identify individuals at risk of CTRCD before or early during cancer treatment. Methods: Multi-omic analysis of circulating biomarkers of cardiac damage, inflammation, and endothelial activation, together with profiling of plasma microRNAs was performed before and early during cancer treatment in 136 women ≥ 18 years of age with HER2+ breast cancer (Stages I-III) undergoing treatment with sequential anthracycline and trastuzumab therapy. Results: We identified three endothelial-centric biomarkers (i.e., Angiopoeitin-2, Endothelin-1 and Endoglin) that were elevated prior to and during cancer treatment, and one marker (i.e., E-Selectin) that was elevated during treatment in patients that went on to develop CTRCD. Additionally, there were significant elevations in inflammatory biomarkers (including Myeloperoxidase, Interferon gamma-induced protein-10 and Interferon-α2) before treatment in patients that developed CTRCD. No appreciable differences were observed in cardiac damage biomarkers (Troponin I, BNP, GDF-15) between groups. Assessment of plasma microRNAs prior to treatment revealed distinct microRNA signatures and predicted disease-relevant pathways in patients who went on to develop CTRCD. A Random Forest machine learning approach using all available baseline clinical, cardiac imaging and biomarker data revealed that pre-treatment Angiopoietin-2, Myeloperoxidase and Endoglin levels were the best predictors of CTRCD risk, and the model was further validated in an independent cohort. Conclusion: A combination of endothelial-centric and inflammatory biomarkers measured before treatment can accurately predict CTRCD during breast cancer therapy. Our findings suggest that sub-clinical vascular activation may predispose to cardiac dysfunction during cancer treatment, and that the vasculature may serve as a potential therapeutic target.
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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 ».