The role of circulating tumor cell-associated genes in the progression of estrogen receptor-positive breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Estrogen receptor-positive, human epidermal growth factor receptor negative (ER + /HER2-) breast cancer, poses challenges in adjuvant treatment decisions due to its propensity for late recurrence. We propose a model that leverages our previously identified circulating tumor cell (CTC) genomic signature, linked to metastasis. Furthermore, we investigated the impact of CTC signature intratumour heterogeneity (ITH) on recurrence risk. Using Oncotype DX recurrence score as a surrogate for survival, we trained expression and copy number-based models using 194 early stage ER + /HER2- breast cancer patients and validated them in the METABRIC dataset. Multispectral fluorescence in situ hybridization (Multiplex-FISH) was used to evaluate the ITH of 6 CTC genomic regions in primary tumors. The expression-based model strongly correlated with Oncotype DX, while the copy number-based model achieved a moderate correlation. Both models were able to predict long-term recurrence free survival in METABRIC. Higher CTC signature ITH was associated with increased Oncotype DX risk and higher overall grade. These findings highlight the value of our CTC signature in disease progression and the role of ITH on recurrence risk.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».