The reliability of immunohistochemical analysis of the tumor microenvironment in follicular lymphoma: a validation study from the Lunenburg Lymphoma Biomarker Consortium
Notice bibliographique
Résumé
The cellular microenvironment in follicular lymphoma is of biological and clinical importance. Studies on the clinical significance of non-malignant cell populations have generated conflicting results, which may partly be influenced by poor reproducibility in immunohistochemical marker quantification. In this study, the reproducibility of manual scoring and automated microscopy based on a tissue microarray of 25 follicular lymphomas as compared to flow cytometry is evaluated. The agreement between manual scoring and flow cytometry was moderate for CD3, low for CD4, and moderate to high for CD8, with some laboratories scoring closer to the flow cytometry results. Agreement in manual quantification across the 7 laboratories was low to moderate for CD3, CD4, CD8 and FOXP3 frequencies, moderate for CD21, low for MIB1 and CD68, and high for CD10. Manual scoring of the architectural distribution resulted in moderate agreement for CD3, CD4 and CD8, and low agreement for FOXP3 and CD68. Comparing manual scoring to automated microscopy demonstrated that manual scoring increased the variability in the low and high frequency interval with some laboratories showing a better agreement with automated scores. Manual scoring reliably identified rare architectural patterns of T-cell infiltrates. Automated microscopy analyses for T-cell markers by two different instruments were highly reproducible and provided acceptable agreement with flow cytometry. These validation results provide explanations for the heterogeneous findings on the prognostic value of the microenvironment in follicular lymphoma. We recommend a more objective measurement, such as computer-assisted scoring, in future studies of the prognostic impact of microenvironment in follicular lymphoma patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».