Evaluation of the false-negative rate of standardized and quantitative measurement of estrogen receptor (ER) in tissue using AQUA technology
Notice bibliographique
Résumé
567 Background: The discovery of an astoundingly high false negative rate for estrogen receptor (ER) testing in Canada has raised questions about the accuracy and reproducibility of ER testing. One solution would be the introduction of a standardized and reproducible diagnostic test that is easily adaptable in the clinical setting. Here, we have tested the AQUA method of quantitative immunofluorescence for the standardized and reproducible quantification of ER protein expression in tissue. Methods: Quantitative Western blotting was used in conjunction with AQUA analysis to create standard curves for assessment of absolute ER protein concentration in tissue (n = 118). We used standard scoring methods and AQUA analysis to quantify ER protein expression in a large cohort of breast cancer samples (n =669). Results: Using a series of standard curves, we determined that the range of the ER AQUA assay is between 100 pg/μg and 1500 pg/μg total protein. ER protein concentration in breast cancer samples showed an expected unimodal distribution for quantitative assessment of ER. Reproducibility studies of AQUA analysis demonstrated significant instrument-to-instrument (laboratory-to-laboratory) reproducibility for 3 instruments across the range of AQUA scores (average %CV = 1.34; R 2 >0.99; ANOVA p = 0.67). The same cases were then read and classified by 3 pathologists using the Allred scoring system. Although their concordance is similar to that seen in the literature (Kappa = 0.81, 0.88, and 0.89), pathologist concordance rate is lower than for that observed with AQUA analysis (Kappa = 0.95, 0.96, and 0.97). Importantly, 9.0% of cases showed a change of diagnosis (positive/negative) across 3 pathologists whereas only 2.8% of cases changed classification using AQUA analysis. Additionally, misclassified cases occurred across the entire range of Allred scores, but were restricted to a narrow region defined by the cut-point for AQUA scoring. Conclusions: We have demonstrated that AQUA technology can provide for the standardized and reproducible quantification of ER with a 3 fold reduction in misclassification. This approach has the potential to decrease the problem of false negative tests for ER. [Table: see text]
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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 | 0,023 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».