Tumor stromal type is associated with stromal PD-L1 expression and predicts outcomes in breast cancer
Adult
Cancer Research
Science
Gene Expression
Breast Neoplasms
Stroma
Cancer research
PD-1 and PD-L1
B7-H1 Antigen
Cancer Immunotherapy
03 medical and health sciences
Breast cancer
0302 clinical medicine
Cancer-Associated Fibroblasts
Pathological
Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
Health Sciences
Biomarkers, Tumor
Tumor Microenvironment
Pathology
Humans
Internal medicine
Aged
Neoplasm Staging
Cancer
Q
R
Life Sciences
Middle Aged
Prognosis
Immunohistochemistry
3. Good health
Oncology
Cancer Stem Cells and Tumor Metastasis
Stromal cell
Medicine
Female
Neoplasm Grading
Stromal Cells
Research Article
Molecular Research on Breast Cancer
DOI:
10.1371/journal.pone.0223325
Publication Date:
2019-10-04T17:27:48Z
AUTHORS (7)
ABSTRACT
L'objectif de cette étude est de déterminer la relation entre les types de stroma, le statut PD-L1 et les caractéristiques clinicopathologiques chez les patients présentant différents sous-types moléculaires de cancer du sein. Les niveaux d'expression protéique de PD-L1 ont été déterminés par dosage immunohistochimique. Le type de stroma a été classé en fonction de la maturité du stroma tumoral. Différents sous-types de cancer du sein présentaient des types de stroma distincts. Les tumeurs des patients atteints de stroma mature présentaient un stade N pathologique et un stade AJCC inférieurs, une expression élevée plus fréquente de p53 et une coloration stromale positive de PD-L1. Les patients négatifs aux récepteurs hormonaux présentaient une fréquence plus élevée de coloration positive du stroma PD-L1. Le statut PD-L1 stromal était également associé à différents sous-types de cancer du sein et à différents niveaux d'expression de l'EGFR. Il est important de noter que nos données ont révélé que les types de stroma et le statut PD-L1 du stroma étaient des facteurs pronostiques indépendants. Cette étude a mis en évidence l'importance des types de stroma et du statut PD-L1 du stroma dans la détermination des résultats cliniques chez les patientes atteintes d'un cancer du sein, et a suggéré que la classification des types de stroma pourrait être facilement intégrée dans l'évaluation des risques cliniques de routine après une résection curative ou une conception thérapeutique optimale.<br/>El objetivo de este estudio es determinar la relación entre los tipos estromales, el estado de PD-L1 y las características clinicopatológicas en pacientes con diferentes subtipos moleculares de cáncer de mama. Los niveles de expresión de proteínas de PD-L1 se determinaron mediante un ensayo inmunohistoquímico. El tipo de estroma se clasificó en función de la madurez del estroma tumoral. Los diferentes subtipos de cáncer de mama tenían distintos tipos de estroma. Los tumores de pacientes con estroma maduro tenían un estadio N patológico más bajo y un estadio AJCC, una expresión alta de p53 más frecuente y una tinción PD-L1 estromal positiva. Los pacientes con receptores hormonales negativos tuvieron una mayor frecuencia de tinción estromal positiva de PD-L1. El estado estromal de PD-L1 también se asoció con diferentes subtipos de cáncer de mama y nivel de expresión de EGFR. Es importante destacar que nuestros datos revelaron que los tipos de estroma y el estado de PD-L1 del estroma eran factores de pronóstico independientes. Este estudio destacó la importancia de los tipos de estroma y el estado de PD-L1 del estroma para determinar los resultados clínicos en pacientes con cáncer de mama, y sugirió que la clasificación del tipo de estroma podría incorporarse fácilmente en la evaluación clínica de riesgo de rutina después de la resección curativa o el diseño terapéutico óptimo.<br/>The aim of this study is to determine the relationship between stromal types, PD-L1 status and clinicopathological characteristics in patients with different molecular subtypes of breast cancer.Protein expression levels of PD-L1 were determined by immunohistochemistry assay. Stromal type was classified based on the maturity of the tumor stroma.Different subtypes of breast cancer had distinct stromal types. Tumors from patients with mature stroma had lower pathological N stage and AJCC stage, more frequent high p53 expression and positive stromal PD-L1 staining. Hormone receptor negative patients had higher frequency of positive stromal PD-L1 staining. Stromal PD-L1 status was also associated with different breast cancer subtypes and EGFR expression level. Importantly, our data revealed that stromal types and stromal PD-L1 status were independent prognostic factors.This study highlighted the importance of stromal types and stromal PD-L1 status in determining clinical outcomes in patients with breast cancer, and suggested that stromal type classification might be readily incorporated into routine clinical risk assessment following curative resection or optimal therapeutic design.<br/>الهدف من هذه الدراسة هو تحديد العلاقة بين أنواع السدى، وحالة PD - L1 والخصائص السريرية المرضية في المرضى الذين يعانون من أنواع فرعية جزيئية مختلفة من سرطان الثدي. تم تحديد مستويات التعبير عن البروتين من PD - L1 من خلال فحص الكيمياء النسيجية المناعية. تم تصنيف النوع السدوي بناءً على نضج سدى الورم. كان للأنواع الفرعية المختلفة من سرطان الثدي أنواع سدوية متميزة. كان لدى الأورام من المرضى الذين يعانون من سدى ناضج مرحلة N مرضية أقل ومرحلة AJCC، وتعبير مرتفع أكثر تكرارًا عن p53 وتلوين إيجابي للسدى PD - L1. كان لدى المرضى الذين يعانون من مستقبلات هرمونية سلبية تواتر أعلى لتلوين PD - L1 السدوي الإيجابي. ارتبطت حالة PD - L1 السدوية أيضًا بأنواع فرعية مختلفة من سرطان الثدي ومستوى التعبير عن EGFR. الأهم من ذلك، كشفت بياناتنا أن الأنواع السدوية وحالة PD - L1 السدوية كانت عوامل تنبؤية مستقلة. سلطت هذه الدراسة الضوء على أهمية الأنواع السدوية وحالة PD - L1 السدوية في تحديد النتائج السريرية لدى المرضى المصابين بسرطان الثدي، واقترحت أنه يمكن دمج تصنيف النوع السدوي بسهولة في تقييم المخاطر السريرية الروتينية بعد الاستئصال العلاجي أو التصميم العلاجي الأمثل.<br/>
SUPPLEMENTAL MATERIAL
Coming soon ....
REFERENCES (41)
CITATIONS (37)
EXTERNAL LINKS
PlumX Metrics
RECOMMENDATIONS
FAIR ASSESSMENT
Coming soon ....
JUPYTER LAB
Coming soon ....