Biomarker-Based Ovarian Carcinoma Typing: A Histologic Investigation in the Ovarian Tumor Tissue Analysis Consortium
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ovarian carcinoma is composed of five major histologic types, which associate with outcome and predict therapeutic response. Our aim was to evaluate histologic type assessments across the centers participating in the Ovarian Tumor Tissue Analysis (OTTA) consortium using an immunohistochemical (IHC) prediction model. METHODS: Tissue microarrays (TMA) and clinical data were available for 524 pathologically confirmed ovarian carcinomas. Centralized IHC was conducted for ARID1A, CDKN2A, DKK1, HNF1B, MDM2, PGR, TP53, TFF3, VIM, and WT1, and three histologic type assessments were compared: the original pathologic type, an IHC-based calculated type (termed TB_COSPv2), and a WT1-assisted TMA core review. RESULTS: The concordance between TB_COSPv2 type and original type was 73%. Applying WT1-assisted core review, the remaining 27% discordant cases subdivided into unclassifiable (6%), TB_COSPv2 error (6%), and original type error (15%). The largest discordant subgroup was classified as endometrioid carcinoma by original type and as high-grade serous carcinoma (HGSC) by TB_COSPv2. When TB_COSPv2 classification was used, the difference in overall survival of endometrioid carcinoma compared with HGSC became significant [RR 0.60; 95% confidence interval (CI), 0.37-0.93; P = 0.021], consistent with previous reports. In addition, 71 cases with unclear original type could be histologically classified by TB_COSPv2. CONCLUSIONS: Research cohorts, particularly those across different centers within consortia, show significant variability in original histologic type diagnosis. Our IHC-based reclassification produced more homogeneous types with respect to outcome than original type. IMPACT: Biomarker-based classification of ovarian carcinomas is feasible, improves comparability of results across research studies, and can reclassify cases which lack reliable original pathology.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».