Abstract 3828: Understanding the molecular underpinnings of breast cancer brain metastases: implications for early detection and treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Brain metastases (BrM) are a major cause of morbidity and mortality among patients with metastatic breast cancer. Women with metastatic HER2-positive (HER2+) and triple-negative breast cancer (TNBC) have a particularly high propensity to develop BrM, with up to half developing BrM during their lifetime. Currently, apart from assignment of risk by breast cancer subtype, risk factors for the development of BrM are lacking. Given that BrM are associated with a poor prognosis, particularly among patients with TNBC, there is a critical need for biomarkers to identify patients at high risk of BrM for whom future screening and/or prevention strategies can be employed. In this study we performed whole transcriptomic profiling of 53 brain metastases in triplicate with spatial resolution using Bruker’s Digital Spatial Profiler, Whole Transcriptome Assay. Patients with breast cancer BrM who were treated with surgery, whole brain radiotherapy (WBRT) and/or stereotactic radiosurgery (SRS) between 2008 and 2018 were selected, representative sections of tumor were cored and microarrayed prior to spatial transcriptomic profiling of the tumor and tumor microenvironment. Across both HER2+ and TNBC subtypes, spatial deconvolution revealed a high proportion of CD4+ and CD8+ naïve T-cells in the tumor compartments compared to the tumor microenvironment whereas macrophages were the most abundant immune cell type irrespective of subtype in the tumor microenvironment. Differential gene expression analysis demonstrated that higher expression levels of known HER2 mediated genes including MED1, STARD3 and GRB7 were present in the HER2+ brain subtypes. Markers for stem cell features were more prevalent within tumor compartments of TNBC BrM compared to HER2+ BrM. In conclusion, this study characterized the tumor and tumor microenvironment of breast cancer BrM using spatial transcriptomics, identifying molecular underpinnings that may be targeted for BrM prevention and/or treatment. Citation Format: Melanie Spears, Megan Hopkins, Rania Chehade, Italo Fernandes, Vida Talebian, Jane Bayani, Katarzyna Jerzak. Understanding the molecular underpinnings of breast cancer brain metastases: implications for early detection and treatment [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 3828.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».