Hormonal biomarkers remain prognostically relevant within the molecular subgroups in endometrial cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The prognostic relevance of hormonal biomarkers in endometrial cancer (EC) has been well-established. A refined three-tiered risk model for estrogen receptor (ER)/progesterone receptor (PR) expression was shown to improve prognostication. This has not been evaluated in relation to the molecular subgroups. This study aimed to evaluate the ER/PR expression within the molecular subgroups in EC. METHODS: A retrospective multicenter cohort study was performed and data from the European Network for Individualized Treatment centers and Vancouver, Canada were used. ER/PR immunohistochemical expression was grouped as: ER/PR 0-10 %, 20-80 % or 90-100 %. Molecular subgroups were determined with full next-generation sequencing or combined with immunohistochemistry: POLEmut, mismatch repair deficient (MMRd), p53mut and no-specific molecular profile (NSMP). RESULTS: A total of 739 patients were included (median follow-up 5.0 years). Tumors were classified as POLEmut in 9.1 %(N = 67), MMRd in 27.6 %(N = 204), p53mut in 20.8 %(N = 154) and NSMP in 42.5 %(N = 314). Among all molecular subgroups, patients with ER/PR 90-100 % expression revealed the best disease-specific survival (DSS). Within p53mut, PR 90-100 % expression showed a 5-year DSS of 100.0 %. ER expression is prognostic more relevant in MMRd and NSMP tumors while PR expression in p53mut and NSMP tumors. Across all molecular subgroups, PR 0-10 %, p53mut, lympho-vascular space invasion and FIGO stage III-IV remained independently prognostic for reduced DSS Whereas PR 90-100 % and POLEmut remained independently prognostic for improved DSS. CONCLUSION: We demonstrated that ER/PR expression remain prognostically relevant within the molecular subgroups, and that a three-tiered cutoff refines prognostication. These data support incorporating routine evaluation of ER/PR expression in clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».