MammaPrint predicts chemotherapy benefit in HR+HER2- early breast cancer: FLEX Registry real-world data
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gene expression assays help personalize adjuvant chemotherapy decisions for hormone receptor-positive, HER2-negative (HR+HER2-) early breast cancer (EBC). The 70-gene risk of distant-recurrence signature, MammaPrint, demonstrated clinical utility in guiding chemotherapy de-escalation in genomically low risk patients in the MINDACT trial. This study evaluates MammaPrint as a continuous predictor of chemotherapy benefit in HR+HER2- EBC using real-world data (RWD) from the FLEX Registry. METHODS: The study evaluated 1002 patients treated with endocrine therapy (ET) only or ET with chemotherapy (ET+CT) enrolled in FLEX (NCT03053193) with 5-year median follow-up. Propensity-score matching balanced treatment groups by menopausal status, T-stage, and nodal status. The primary endpoint was distant recurrence-free interval (DRFI). Regression and Cox proportional hazards models assessed chemotherapy benefit across MammaPrint Index (MPI) risk. RESULTS: Most patients were postmenopausal (70.1%), node-negative (70.0%), and had grade 2 tumors (51.2%). The regression models showed that MPI strongly predicted 5-year DRFI in ET only (R2 = 0.99, P < .001) and ET + CT (R2 = 0.90, P < .001) groups, corresponding to an average absolute chemotherapy benefit of 5.6% in High 1 and 10.9% in High 2. Minimal improvement in DRFI with chemotherapy was observed for Low (1.7%) and UltraLow (<1.0%) risk groups. A multivariate Cox model with an MPI-by-treatment interaction term demonstrated that increasing MPI risk was associated with greater chemotherapy benefit on DRFI (HR = 0.15, P = .047). Chemotherapy benefit was significantly associated with premenopausal status, but not age, T-stage, nodal status, or grade. CONCLUSIONS: These RWD from the FLEX Registry demonstrate that MPI is predictive of both DRFI prognosis and chemotherapy benefit in HR+HER2- EBC. (NCT03053193).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle