Phase I study on sentinel lymph node mapping in colon cancer: A preliminary report*
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Lymph node (LN) metastasis is one of the most significant prognostic factor in colorectal cancer. In fact, therapeutic decisions are based on LN status. However, multiple studies have reported on the limitations of the conventional pathological LN examination techniques, and therefore, the actual number of patients with LN positive colorectal cancer is probably underestimated. We assume that lymphatic tumor dissemination follows an orderly sequential route. We report here a simple and harmless coloration technique that was recently elaborated, and that allows us to identify the sentinel LN(s) (SLN) or first relay LNs in colorectal cancer patients. The main endpoint of this clinical trial is the feasibility of the technique. METHODS: Twenty patients treated by surgery for a colic cancer were admitted in this protocol. A subserosal peritumoral injection of lymphazurin 1% was performed 10 min before completing the colic resection. A pathologist immediately examined the specimens, harvested the colored SLN, and examined them by serial cuts (200 microm) with H&E staining, followed by immunohistochemical staining (AE1-AE3 cytokeratin markers), when serial sections were classified as cancer free. RESULTS: The preoperative identification of the SLN was impossible in at least 50 of the cases, however, SLNs were identified by the pathologist in 90% of cases. In two patients (10%) SLN was never identified. The average number of SLN was 3.9. Immunohistochemical analysis of the SLN has potentially changed the initial staging (from Dukes B to Dukes C) for 5 of the 20 patients (25%). On the other hand, there was one patient (5%) with hepatic metastasis from adenocarcinoma for whom SLN pathology was negative for metastasis (skip metastasis). CONCLUSIONS: SLN biopsy is readily feasible with identification of SLN in at least 90% of patients with colorectal cancers. Our results indicate that 45% of patients initially staged as Dukes B had tumor cells identified in their SLN when these were subjected to our protocol. This represented a 25% upgrading rate when our complete study population is considered. However, controversy persist about the clinical significance and metastatic potential of these often very small clusters of tumor cells.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».