Das Deep Learning-Modell SNB identifizierte in einer Bevölkerungs-weiten retrospektiven Kohortenstudie Patientinnen mit triple-negativem Brustkrebs, die wahrscheinlich von einer adjuvanten Chemotherapie profitieren würden. Relevant waren hierbei das Alter der Frauen, die Tumorgröße und die Zahl befallener Lymphknoten. Weitere Studien sollen das Modell nun im Klinikalltag überprüfen.

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Die vorliegende Studie zeigte, dass die Ergebnisse des Oncotype DX-Tests eine wichtige Hilfe darstellen, um bei frühem, östrogenrezeptorpositivem Brustkrebs eine Entscheidung für oder gegen eine Chemotherapie zu fällen. Weiterhin verdeutlichen die Ergebnisse, dass der Oncotype-DX-Test ein unabhängiger Prädikator für das brustkrebsspezifische Überleben ist.

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Deutsche Wissenschaftler fanden in ihrer Studie heraus, dass Frauen mit HER2-positivem Brustkrebs im frühen Stadium eine Behandlung mit Trastuzumab in Kombination mit Chemotherapie einer alleinigen Behandlung mit Trastuzumab gegenüber bevorzugen sollten. Kommt eine Therapie mit Chemotherapie aus persönlichen oder anderen Gründen nicht in Frage, kann auch eine Behandlung mit Trastuzumab alleine in Erwägung gezogen werden.

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Die Entscheidung darüber, ob Brustkrebspatienten vor (neoadjuvant) oder nach (adjuvant) der Operation eine Chemotherapie erhalten, sollte immer auch in Abhängigkeit davon erfolgen, an welcher Krebsform die Patientinnen leiden. Dies verdeutlichte die vorliegende Studie. Denn: Patientinnen mit HER2-positivem Brustkrebs lebten länger, wenn sie neoadjuvante Chemotherapie statt adjuvante Chemotherapie erhalten hatten.

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