TRLS-08 DECODING THE GENE EXPRESSION SIGNATURE OF EARLY AND LATE BREAST CANCER BRAIN METASTASES IN PAIR-MATCHED PATIENT SAMPLES: AN INDIVIDUAL PATIENT DATA META-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Breast cancer (BC) is the second most common cause of brain metastases (BM), with a poor median overall survival (OS) of 4.4–18.9 months. Brain metastasis-free survival (BMFS) is an independent prognostic factor for OS. Despite advancements in bioinformatic technologies, the molecular drivers of breast cancer brain metastases (BCBM) remain poorly understood due to low statistical power in the pair-matched BCBM studies (n = 11–39) and limited BM data in the landmark metastatic BC studies (AURORA, CMI-MBC; n = 3–8). In this study, we aim to better characterise the change in transcriptomic signature of BMs—particularly early BMs—compared to their matched primary BCs, by leveraging the growing body of existing literature. This individual patient data (IPD) meta-analysis identified 18 eligible studies from MEDLINE, Embase, and Web of Science up to October 2024, making it the largest discovery cohort of its kind (n = 233, PROSPERO ID: CRD42025633118). Differentially expressed genes (DEGs) between pair-matched BC and BM will be identified and stratified by receptor subtype and BMFS. Gene set enrichment analysis (GSEA) will identify key pathways and regulators, while sample-wise enrichment scores and survival outcomes (BMFS, OS) will be used to calculate hazard ratios (HRs). Principal component analysis (PCA) and Cochrane’s Q-test will assess dataset heterogeneity. Identified markers will undergo internal and external validation using the TCGA BRCA dataset (n = 1,393) and an unpublished BCBM cohort (n = 18) from St. Michael’s Hospital, Toronto. This study will address a critical gap in high-power gene expression research on BCBM, synthesising existing evidence to identify novel targetable pathways and prognostic biomarkers that advance early detection, risk stratification, and therapeutic development of BCBM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 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 ».