Changes in HER2, ER, PR, and Ki-67 in HER2-Negative Breast Cancer After Neoadjuvant Chemotherapy: A Case–Control Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study investigates receptor status changes following neoadjuvant chemotherapy (NAC) in breast cancer, aiming to identify new therapeutic opportunities and improve human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) detection and categorization methods. Methods: This retrospective analysis was conducted on patients with breast cancer who underwent NAC and surgery between July 2022 and June 2024. Chi-square tests and logistic regression models were applied to assess the associations between HER2 status changes and clinicopathological features. Results: Among 508 patients, the receptor discordance rates after NAC were 5.3% for estrogen receptor (ER), 21.3% for progesterone receptor (PR), and 43.7% for HER2. Ki-67 expression decreased in 64.6% of cases and increased in 6.8%. Of the 103 patients with HER2-0, 47 (45.6%) transitioned to IHC 1+, 9 (8.7%) to IHC 2+/ISH−, and 1 (1.0%) to IHC 2+/ISH+. Among 256 patients with HER2 IHC 1+, 58 (22.7%) transitioned to IHC 2+/ISH−, 36 (14.1%) to IHC 0, and 9 (3.5%) to IHC 2+/ISH+. For 149 patients with HER2 IHC 2+/ISH−, 50 (33.6%) transitioned to IHC 1+, 6 (4.0%) to IHC 2+/ISH+, 5 (3.4%) to IHC 0, and 1 (0.7%) to IHC 3+. Univariate analysis revealed that, when compared to grade III tumors, grade I–II tumors exhibited a higher rate of HER2-0 to HER2-low conversion (66.7% vs. 36.8%, p = 0.027). HER2-low to HER2-0 conversion was associated with ER negativity (p = 0.028), PR negativity (p = 0.021), HER2 IHC 1+ (vs. IHC 2+, p = 0.001), and TIL >10% (p = 0.049). Multivariate analysis revealed that tumors with HER2 IHC 1+ were more likely to convert to HER2-0 after NAC than those with HER2 IHC 2+ (p = 0.020). Conclusions: Following NAC, ER gain, PR loss, and Ki-67 reduction were common. HER2 and ER status changes predominantly occurred within adjacent expression intensity levels.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».