Prognostic utility of inflammatory indices and circulating nucleic acids for neoadjuvant chemotherapy outcomes in breast cancer: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neoadjuvant chemotherapy (NAC) plays a central role in the management of early breast cancer (BC), offering prognostic information and improving surgical outcomes. Blood-based biomarkers, including inflammatory markers-such as neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) and platelet-to-lymphocyte ratio (PLR)-and circulating nucleic acids-such as circulating tumor DNA (ctDNA), cell-free DNA (cfDNA), and cfDNA integrity index (cfDI)-have been investigated for their potential to predict treatment response. Objectives: To systematically evaluate the prognostic value of inflammatory indices and circulating nucleic acids measured during NAC for predicting pathological complete response (pCR) in early BC. Design: Systematic review with qualitative synthesis. Data sources and methods: Twenty-four studies were included, examining changes in NLR, PLR, ctDNA, cfDNA, and cfDI during NAC. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale, and the strength of evidence was evaluated with a qualitative GRADE approach. Due to heterogeneity in biomarker definitions, sampling timepoints, and statistical methods, data were synthesized narratively. Results: A reduction in PLR from baseline to mid-NAC (ΔPLR <0) was consistently associated with higher pCR rates. ctDNA clearance, particularly at mid- and post-NAC, was frequently linked to increased pCR and better overall survival. In contrast, findings on NLR dynamics were inconsistent. Evidence for cfDNA and cfDI was limited and mixed, with some studies suggesting lower cfDNA and higher cfDI may be associated with improved outcomes. Variability in biomarker thresholds and timepoints was a common limitation. Conclusion: Mid-NAC PLR decrease and ctDNA clearance show moderate evidence as predictors of pCR and may help guide treatment decisions. The prognostic value of NLR, cfDNA, and cfDI remains uncertain and requires further prospective, standardized investigation.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».