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Enregistrement W4408080074 · doi:10.1016/j.breast.2025.104432

A composite 18F-FDG PET/CT and HER2 tissue-based biomarker to predict response to neoadjuvant pertuzumab and trastuzumab in HER2-positive breast cancer (TBCRC026)

2025· article· en· W4408080074 sur OpenAlexaff
Maeve Hennessy, Ashley Cimino‐Mathews, Jodi M. Carter, Jennifer M. Kachergus, Yaohua Ma, Jeffrey P. Leal, Lilja B. Sólnes, Vandana G. Abramson, Lisa A. Carey, Mothaffar F. Rimawi, Jennifer M. Specht, Anna Maria Storniolo, Christos Vaklavas, Ian E. Krop, Eric P. Winer, Rita Denbow, V. Valero, Antonio C. Wolff, Richard L. Wahl, Chiung‐Yu Huang, Vered Stearns, E. Aubrey Thompson, Roisín M. Connolly

Notice bibliographique

RevueThe Breast · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAssociation of Schools and Colleges of OptometryBreakthrough Cancer ResearchTranslational Breast Cancer Research ConsortiumSusan G. KomenAbbVieBreast Cancer Research FoundationNational Cancer InstituteConquer Cancer FoundationSidney Kimmel Comprehensive Cancer CenterGenentechSusan G. Komen for the Cure
Mots-clésMedicinePertuzumabTrastuzumabBreast cancerOncologyBiomarkerInternal medicineNeoadjuvant therapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early metabolic change on PET/CT was predictive of response to neoadjuvant trastuzumab/pertuzumab (HP) in TBCRC026. We hypothesized that a composite biomarker incorporating PET/CT and HER2 tissue-based biomarkers could improve biomarker performance. METHODS: 83 patients with estrogen receptor-negative/HER2-positive breast cancer received neoadjuvant HP alone [pathologic complete response (pCR) 22 %]. PET/CT was performed at baseline and 15 days post initiation of therapy (C1D15). Promising imaging biomarkers included ≥40 % SULmax decline between baseline and C1D15, and C1D15 SULmax ≤3. Baseline tissue-based biomarkers included HER2-enriched intrinsic subtype (72 %, 46/64; NanoString), tumor HER2 protein abundance (median log2 13.5, range log2 7.1-15.9; NanoString DSP), and HER2 3+ (83 %, 64/77; immunohistochemistry). Logistic regressions were fitted to predict pCR with HER2/PET-CT biomarkers. The C statistic assessed overall prediction power. The optimal composite score cut-off was determined by maximizing Youden's index. RESULTS: Factors most predictive for pCR in single predictor models included C1D15 SULmax (OR 0.43; p = 0.007, c = 0.77), % reduction in SULmax (OR 1.03, p = 0.006, c = 0.72) and tumor HER2 protein abundance (OR 1.75; p = 0.01, c = 0.76). The composite of C1D15 SULmax and % reduction in SULmax and their interaction term, had improved probability (c = 0.89 from c = 0.78), with high sensitivity (100 %) and negative predictive value (100 %). The addition of tumor HER2 protein did not further improve prediction power (c = 0.90). CONCLUSION: The HER2/PET-CT biomarker had high prediction power for pCR, however was not superior to the prediction power of PET/CT alone. Non-invasive PET/CT biomarkers may facilitate a response-guided approach to neoadjuvant therapy, allowing intensification and de-intensification of treatment, pending further evaluation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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