Predictive Factors of Response to Neoadjuvant Chemotherapy (NACT) and Immune Checkpoint Inhibitors in Early-Stage Triple-Negative Breast Cancer Patients (TNBC)
Notice bibliographique
Résumé
Triple-negative breast cancer (TNBC) is a heterogenous group of breast tumors. This type of breast tumor is relatively difficult to manage, due to the lack of expression of Hormone Receptors (HR) and human epidermal growth factor receptor (HER2). Efforts have been made to understand the factors involved in determining how a triple-negative breast tumor responds to therapy. The standard of treatment in most cases today is a combined modality of immune checkpoint inhibitors (ICIs) and chemotherapy with agents such as anti-mitotic (taxanes) or DNA-damaging agents (alkylating agents, cyclophosphamides, platin salts). In this study, we investigated the predictive and prognostic factors for TNBC, in the neoadjuvant setting; understanding each patient's response before treatment initiation is crucial to guiding the subsequent approach and finally improving patient outcomes. We focused on tumor-infiltrating lymphocytes at the site of the primary tumor (TILs), circulating tumor cells (CTCs), circulating tumor DNA (ctDNA), the mutational status of protein 53 (p53), and Ki-67, investigating the potential roles of these factors in predicting responses to anti-cancer agents.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».