Multiplex Spatial Proteomic Analysis of HER2–Positive Breast Tumors Reveals Unique Molecular and Immunologic Features Associated With Treatment Response
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Predictive biomarkers to better tailor therapy for patients with early-stage human epidermal growth factor 2 (HER2)-positive breast cancer are a priority. We hypothesized that HER2 and immune-based biomarkers would be predictive of pathologic complete response (pCR) to preoperative trastuzumab/pertuzumab (HP). MATERIALS AND METHODS Patients with stage II/III, estrogen receptor (ER)-negative, HER2-positive breast cancer received neoadjuvant HP in the TBCRC026 clinical trial. The pCR after receiving HP alone was 22% (18/83). Tumor biopsies were performed at baseline. Secondary correlative objectives were to determine the relationship between HER2-based biomarkers and immune processes with pCR. NanoString code sets BC360 and IO360 were used to compare differential gene expression in baseline tumors that underwent pCR versus no pCR. NanoString GeoMx digital spatial profiling was used to assess immune protein abundance in intraepithelial and stromal segments. Stromal tumor-infiltrating lymphocytes and Ki67 were evaluated by hematoxylin and eosin and immunohistochemistry, respectively. RESULTS Intraepithelial HER2 protein abundance was significantly associated with pCR ( P = .001). Low HER2 abundance tumors were primarily basal-like, and essentially all (19/20) failed to achieve pCR. High HER2 abundance tumors that achieved pCR (14/51) exhibited a high degree of immune cell activity, whereas high HER2 abundance tumors that failed to achieve pCR tumors (37/51) were enriched for M-phase processes and epidermal growth factor receptor signaling. Baseline Ki67 was significantly higher in nonresponders ( P = .04). CONCLUSION ER-negative, HER2-positive breast cancer has unique molecular and immunologic features that may predict pCR after neoadjuvant HP. Validation of these potential biomarkers and composite biomarker analyses may guide design of future clinical trials.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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 ».