BIOM-27. PREDICTIVE BIOMARKERS OF BRAIN METASTASIS IN TRIPLE-NEGATIVE BREAST CANCER: CLINICOPATHOLOGICAL CORRELATES AND EMERGING EVIDENCE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION Of all central nervous system (CNS) malignancies, only 15% are primary, while 85% are metastatic. Of the metastases, the highest incidences are in lung (35%) and breast (30%) cancer, with triple-negative breast cancer (TNBC) being the most common subtype to metastasize to the CNS. TNBC is highly invasive and aggressive, with half of all primary TNBC patients remaining susceptible to CNS metastasis even after treatment, thereby contributing to its dismal prognosis. Identifying clinicopathological markers associated with TNBC brain metastasis (TNBCBM) is crucial in developing risk-stratification tools and new therapeutic targets. Objective: To identify the most promising biomarkers that are predictive of TNBCBM and key mechanisms involved in the transformation and neurologic dissemination of TNBC. METHODS We extracted publications that identified TNBCBM molecular pathways from PubMed, Scopus, Embase, Cochrane, and Web of Science. RESULTS Of the publications reviewed, 33.3% identified proteins or protein-coding genes, 33.3% miRNAs, 26.7% transcription factors (TFs), 20% molecular pathways or regulatory axes, and 6.7% circRNAs as predictive biomarkers of TNBCBM. Among these, EN1, miR-211, and STAT3 were discussed most, with higher levels associated with higher rates of BM, enhanced BM, and facilitation of BM, respectively. A subset of articles explore subtype switching, specifically to estrogen and progesterone receptor positive metastatic lesions. CONCLUSION While TNBC aggressiveness has been linked to several biomarkers, few are specific to brain metastases. EN1, miR-211, and STAT3 particularly offer potential as predictive indicators of TNBCBM. Investigating markers offers insight into the mechanisms by which TNBC cells breach the blood-brain barrier and colonize the CNS. Furthermore, receptor positivity in metastasis allows for the development of targeted therapies which could not previously be applied to TNBC. These findings can enhance clinical trial design, drive biomarker-driven therapies, and improve outcomes for patients facing one of the most lethal complications of TNBC.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».