Spatial molecular analyses reveal key features associated with response to KN026 in advanced HER2-positive breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: KN026 is a novel bispecific HER2-targeting antibody for HER2-positive recurrent or metastatic breast cancer that showed prolonged median PFS and lessened distinction of PFS regarding the HR subgroup in our phase II clinical trial, compared with PUFFIN study of first-line trastuzumab combined with pertuzumab therapy. A more detailed discovery of its peculiarity is needed for optimal application of KN026 treatment. METHODS: We performed whole-transcriptome sequencing of digital spatial profiling (DSP) on 8 pre/post-treatment tumor samples. Mechanistic explorations were conducted by plasmid transfection, co-culture, CCK8 proliferation assay and flow cytometry. RESULTS: Compared to the tumor regions with non-objective response (OR), those with OR had high expression of CALML5, TFAP2B, and ERBB2, and relatively low expression of ESR1 in tumor cells at baseline. The expression of ESR1 had a tentative association with PI3K/AKT and NOTCH signaling pathways which were downstream or interactive pathways of HER2 target and also acted as interactive pathways of ER-mediated signaling. The co-expression of ERBB2 and CDK12 emerged as a distinctive signature of OR. KN026 treatment also reshaped intratumoral activated T- and B-cell subtypes in hot-tumor regions, regardless of myeloid-derived cells. CONCLUSIONS: Both HER2 and ESR1 are determinant of KN026 efficacy in advanced HER2-positive breast cancer, implying the potential of KN026 combined with endocrine therapy in HER2- and ER-positive breast cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».