Human Epidermal Growth Factor Receptor 2 Testing in Primary Breast Cancer in the Era of Standardized Testing: A Canadian Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Therapies that target overexpression of human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) rely on accurate and timely assessment of all patients with new diagnoses. This study examines HER2 testing of primary breast cancer tissue when performed with immunohistochemistry (IHC) and additional in situ hybridization (ISH) for negative cases (IHC 0/1+). The analysis focuses on the rate of false-negative HER2 tests, defined as IHC 0/1+ with an ISH ratio ≥ 2.0, in eight pathology centers across Canada. PATIENTS AND METHODS: Whole sections of surgical resections or tissue microarrays (TMAs) from invasive breast carcinoma tissue were tested by both IHC and ISH using standardized local methods. Samples were scored by the local breast pathologist, and consecutive HER2-negative IHC results (IHC 0/1+) were compared with the corresponding fluorescence or silver ISH result. RESULTS: Overall, 711 surgical excisions of primary breast cancer were analyzed by IHC and ISH; HER2 and chromosome 17 centromere (CEP17) counts were available in all cases. The overall rate of false-negative samples was 0.84% (six of 711 samples). Interpretable IHC and ISH scores were available in 1,212 cases from TMAs, and the overall rate of false-negative cases was 1.6% (16 of 978 cases). CONCLUSION: Our observation confirms that IHC is an adequate test to predict negative HER2 status in primary breast cancer in surgical excision specimens, even when different antibodies and IHC platforms are used. The study supports the American Society of Clinical Oncology/College of American Pathologists and Canadian testing algorithms of using IHC followed by ISH for equivocal cases.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».