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Enregistrement W1859257957 · doi:10.1002/path.4287

Towards the introduction of the ‘Immunoscore’ in the classification of malignant tumours

2013· review· en· W1859257957 sur OpenAlexaff
Jérôme Galon, Bernhard Mlecnik, Gabriela Bindea, Helen K. Angell, Anne Berger, Christine Lagorce, Alessandro Lugli, Inti Zlobec, Arndt Hartmann, Carlo Bifulco, Irıs D. Nagtegaal, Richard Palmqvist, Giuseppe Masucci, Gerardo Botti, Fabiana Tatangelo, Paolo Delrio, Michele Maio, Luigi Laghi, Fabio Grizzi, Martin Asslaber, Corrado D’Arrigo, Fernando Vidal‐Vanaclocha, Eva Závadová, Lotfi Chouchane, Pamela S. Ohashi, Sara Hafezi‐Bakhtiari, Bradly G. Wouters, Michael H. A. Roehrl, Linh N Nguyen, Yutaka Kawakami, Shoichi Hazama, Kiyotaka Okuno, Shuji Ogino, Peter Gibbs, Paul Waring, Noriyuki Sato, Toshihiko Torigoe, Kyogo Itoh, Prabhudas S. Patel, Shilin N. Shukla, Yili Wang, Scott Kopetz, Frank A. Sinicrope, Viorel Scripcariu, Paolo A. Ascierto, Francesco M. Marincola, Bernard A. Fox, Franck Pagès

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Pathology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteLabex Immuno-OncologyCancer Research InstituteQatar National Research FundInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleInstitut National Du CancerAssistance publique-Hôpitaux de ParisFonds National de la Recherche LuxembourgEuropean CommissionPathological Society of Great Britain and IrelandNational Center for Advancing Translational SciencesJapan Association for Chemical InnovationSociety for Immunotherapy of Cancer
Mots-clésMedicineOncologyColorectal cancerCancer stagingCancerStage (stratigraphy)Internal medicineImmune systemTNM staging systemNeoplasm stagingImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The American Joint Committee on Cancer/Union Internationale Contre le Cancer (AJCC/UICC) TNM staging system provides the most reliable guidelines for the routine prognostication and treatment of colorectal carcinoma. This traditional tumour staging summarizes data on tumour burden (T), the presence of cancer cells in draining and regional lymph nodes (N) and evidence for distant metastases (M). However, it is now recognized that the clinical outcome can vary significantly among patients within the same stage. The current classification provides limited prognostic information and does not predict response to therapy. Multiple ways to classify cancer and to distinguish different subtypes of colorectal cancer have been proposed, including morphology, cell origin, molecular pathways, mutation status and gene expression-based stratification. These parameters rely on tumour-cell characteristics. Extensive literature has investigated the host immune response against cancer and demonstrated the prognostic impact of the in situ immune cell infiltrate in tumours. A methodology named 'Immunoscore' has been defined to quantify the in situ immune infiltrate. In colorectal cancer, the Immunoscore may add to the significance of the current AJCC/UICC TNM classification, since it has been demonstrated to be a prognostic factor superior to the AJCC/UICC TNM classification. An international consortium has been initiated to validate and promote the Immunoscore in routine clinical settings. The results of this international consortium may result in the implementation of the Immunoscore as a new component for the classification of cancer, designated TNM-I (TNM-Immune).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0030,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 347
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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