Lessons learned from a candidate gene study investigating aromatase inhibitor treatment outcome in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
The role of germline genetics in adjuvant aromatase inhibitor (AI) treatment efficacy in ER-positive breast cancer is poorly understood. We employed a two-stage candidate gene approach to examine associations between survival endpoints and common germline variants in 753 endocrine resistance-related genes. For a discovery cohort, we screened the Breast Cancer Association Consortium database (n ≥ 90,000 cases) and retrieved 2789 AI-treated patients. Cox model-based analysis revealed 125 variants associated with overall, distant relapse-free, and relapse-free survival (p-value ≤ 1E-04). In validation analysis using five independent cohorts (n = 8857), none of the six selected candidates representing major linkage blocks at CELA2B/CASP9, NR1I2/GSK3B, LRP1B, and MIR143HG (CARMN) were validated. We discuss potential reasons for the failed validation and replication of published findings, including study/treatment heterogeneity and other limitations inherent to genomic treatment outcome studies. For the future, we envision prospective longitudinal studies with sufficiently long follow-up and endpoints that reflect the dynamic nature of endocrine resistance.
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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 | 0,034 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».