Clinicopathologic and molecular characterization of low-grade, early-stage, and HER2-positive invasive breast carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Breast carcinomas overexpressing human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) are typically associated with higher tumor grade and faster progression. HER2 positivity is rare in low-grade breast carcinomas with unclear biological implications. We aimed to characterize their clinicopathologic and molecular profiles in this study. METHODS: There were 2 cohorts of Nottingham grade 1, HER2-positive invasive breast carcinomas examined: (1) an institutional series (n = 14) and (2) tumors from patients (n = 59) enrolled in the FLEX multicenter clinical registry with MammaPrint and BluePrint profiling. RESULTS: Most (79%) in the case series were both estrogen receptor (ER) and progesterone receptor (PR)-positive. Over half were pathologic or clinical T1N0 tumors. In the 9 cases with adequate material for next-generation sequencing, the majority (66%) demonstrated ERBB2 copy number variations. Most (66%) received HER2-targeted therapy. No recurrences were observed, with a median follow-up time of 43 months. In the FLEX cohort, most tumors were ER-positive (86%) and PR-positive (68%), and over half were clinical T1. Most (70%) were of the luminal phenotype, and over half (54%) were low-risk on MammaPrint. CONCLUSIONS: Low-grade HER2-positive breast carcinomas constitute mostly low-stage, luminal-type, and apparently low-risk tumors, warranting investigation into whether therapy de-escalation could achieve favorable outcomes with less toxicity in this population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».