Arabic
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Scientific Reports 2019-Oct

A Predictor of Pathological Complete Response to Neoadjuvant Chemotherapy Stratifies Triple Negative Breast Cancer Patients with High Risk of Recurrence.

يمكن للمستخدمين المسجلين فقط ترجمة المقالات
الدخول التسجيل فى الموقع
يتم حفظ الارتباط في الحافظة
Marcia Fournier
Edward Goodwin
Joan Chen
John Obenauer
Susan Tannenbaum
Adam Brufsky

الكلمات الدالة

نبذة مختصرة

We developed a test to predict which patients will achieve pathological complete response (pCR) to neoadjuvant chemotherapy (NAC) and which will have residual disease (RD). Gene expression data from pretreatment biopsies of patients with all breast cancer subtypes were combined into a 519-patient cohort containing 177 TNBC patients. Two RNA classifiers of 16 genes each were sequentially applied to the total cohort, classifying patients into 3 distinct classes. The test performance was further validated in an independent 304-patient cohort. The test accurately identified 70.5% (79/112) of pCR and 83.5% (340/407) of RD patients in the total population, and 75.0% (45/60) of pCR and 75.2% (88/117) of RD patients in the TNBC subset. For the independent cohort, the test identified 91.5% RD patients in the total population and 86.2% RD patients in the TNBC subset. However, the identification of pCR in both total and TNBC population are as low as 21.1% and 30%, respectively. The TNBC RD patients were subdivided by our classifiers, with one class showing significantly higher levels of Ki67 expression and having significantly poorer survival rates than the other classes. This stratification of patients may allow predicted residual disease classes to be assigned an alternative therapy.

انضم إلى صفحتنا على الفيسبوك

قاعدة بيانات الأعشاب الطبية الأكثر اكتمالا التي يدعمها العلم

  • يعمل في 55 لغة
  • العلاجات العشبية مدعومة بالعلم
  • التعرف على الأعشاب بالصورة
  • خريطة GPS تفاعلية - ضع علامة على الأعشاب في الموقع (قريبًا)
  • اقرأ المنشورات العلمية المتعلقة ببحثك
  • البحث عن الأعشاب الطبية من آثارها
  • نظّم اهتماماتك وابقَ على اطلاع دائم بأبحاث الأخبار والتجارب السريرية وبراءات الاختراع

اكتب أحد الأعراض أو المرض واقرأ عن الأعشاب التي قد تساعد ، واكتب عشبًا واطلع على الأمراض والأعراض التي تستخدم ضدها.
* تستند جميع المعلومات إلى البحوث العلمية المنشورة

Google Play badgeApp Store badge