Clinicopathologic Features and Genomic Profile of Human Epidermal Growth Factor Receptor 2–Low and Human Epidermal Growth Factor Receptor 2–Ultralow Invasive Breast Carcinomas
Notice bibliographique
Résumé
Context.—: Recent clinical trials have identified significant benefits of human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-targeting antibody conjugates in invasive breast carcinomas with HER2-low and HER2-ultralow expression, challenging the conventional binary HER2 status. Objective.—: To examine the clinicopathologic features and genomic profile of HER2-low and HER2-ultralow invasive breast carcinomas. Design.—: Two hundred thirteen cases were identified with HER2 immunohistochemistry (IHC) reported as 0, 1+, and 2+/in situ hybridization-negative with Oncotype DX results from 2017-2022. One hundred seventy-eight cases with hematoxylin-eosin and HER2 slides available were independently scored by 5 pathologists blinded to the reported HER2 results as HER2 0, 0-1, 1+, and 2+, using light microscopy. For each HER2 IHC score, patient age, tumor characteristics, and HER2 mRNA expression scores were compared. Additionally, each hormone receptor IHC score was compared to its respective mRNA expression scores. Results.—: The overall interobserver agreement of HER2 IHC scoring was substantial, with a κ value of 0.689 (0.658-0.710; P < .001). There was no statistically significant difference in age and tumor characteristics by HER2 IHC scores. HER2 IHC scores were significantly associated with median HER2 mRNA expression scores (P < .001). However, for all 3 biomarkers, significant overlaps in mRNA expression scores existed between the different IHC scores. Conclusions.—: In our study, there were no significant differences in clinicopathologic features among HER2 IHC scores. In addition, there was considerable overlap in HER2 and hormone receptor mRNA scores across different IHC categories, limiting their utility as predictors of HER2 and hormone receptor IHC scores.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».