Immunohistochemical Prognostic Markers in Diffuse Large B-Cell Lymphoma: Validation of Tissue Microarray As a Prerequisite for Broad Clinical Applications—A Study From the Lunenburg Lymphoma Biomarker Consortium
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The results of immunohistochemical class prediction and prognostic stratification of diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) have been remarkably various thus far. Apart from biologic variations, this may be caused by differences in laboratory techniques, scoring definitions, and inter- and intraobserver variations. In this study, an international collaboration of clinical lymphoma research groups from Europe, United States, and Canada concentrated on validation and standardization of immunohistochemistry of the currently potentially interesting prognostic markers in DLBCL. PATIENTS AND METHODS: Sections of a tissue microarray from 36 patients with DLBCL were stained in eight laboratories with antibodies to CD20, CD5, bcl-2, bcl-6, CD10, HLA-DR, MUM1, and MIB-1 according to local methods. The study was performed in two rounds firstly focused on the evaluation of laboratory staining variation and secondly on the scoring variation. RESULTS: Different laboratory staining techniques resulted in unexpectedly highly variable results and very poor reproducibility in scoring for almost all markers. No single laboratory stood out as uniformly poor or excellent. With elimination of variation due to staining, high agreement was found for CD20, HLA-DR, and CD10. Poor agreement was found for bcl-6 and Ki-67. Optimization of techniques and uniformly agreed on scoring criteria improved reproducibility. CONCLUSION: This study shows that semiquantitative immunohistochemistry for subclassification of DLBCL is feasible and reproducible, but exhibits varying rates of concordance for different markers. These findings may explain the wide variation of biomarker prognostic impact reported in the literature. Harmonization of techniques and centralized consensus review appears mandatory when using immunohistochemical biomarkers for treatment stratification.
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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 | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».