Abstract 570: PD-L1 expression in paired non-small cell lung cancer tumor samples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is limited information on changes over time in programmed death ligand 1 (PD-L1) expression in non-small cell lung cancer (NSCLC). Methods PD-L1 expression was assessed in paired tumor samples collected at different time points from the same patient using a prototype immunohistochemistry (IHC) assay with the 22C3 antibody. PD-L1 strong and weak positivity were defined to be traceable to the 1% and 50% cutoffs used in the clinical trial version of the assay. Concordance of PD-L1 expression between samples was analyzed by treating the IHC proportional score as a continuous and categorical variable. Results 90 patients were included (73 from Korea, 17 from Denmark). 75% were male, 37% had squamous cell carcinoma, and 83% had stage I-IIIA disease. 97% of first samples and 53% of second samples were from lung. 89% and 63%, respectively, were surgical samples, with a median interval of 20.9 months (range, 0.1-94.0) between collection dates; 91% of paired samples were collected >3 months apart. A significant correlation of the PD-L1 IHC proportional score was observed for the paired samples (Pearson correlation coefficient, 0.62; P < 0.001). At the second time point, scores were identical in 39% of paired samples, higher in 32%, and lower in 29%. Of note, 12% of PD-L1-negative cases became positive and 20% of PD-L1-positive cases become negative at the second time point. The concordance rate was 56% (95% CI, 46%-67%) when PD-L1 expression was categorized as strong or weak positive or negative (Table). Conclusion Although a significant correlation of the PD-L1 IHC proportional score was observed, this preliminary analysis suggested a discordance rate of 44% between initial and subsequent NSCLC tumor samples when patients were categorized by PD-L1 expression level. Similar results were observed when analyzing paired melanoma samples. This discordance should be considered if PD-L1 expression is used for selection of enrollment in clinical trials. Table. Concordance of PD-L1 Expression in Paired NSCLC Samples (N = 90) Later Time PointPD-L1 ExpressionStrong positive, n (%)Weak positive, n (%)Negative, n (%)Earlier Time PointStrong positive3 (3)3 (3)1 (1)Weak positive7 (8)20 (22)17 (19)Negative011 (12)28 (31) Citation Format: Jhingook Kim, Steffen Filskov Sorensen, Yoon-La Choi, Zhen (Adelle) Wang, Jong-Mu Sun, Hyejoo Choi, Jeanette Baehr Georgsen, Marisa Dolled-Filhart, Kenneth Emancipator, Dianna Y. Wu, Peter Meldgaard, Wei Zhou, Henrik Hager. PD-L1 expression in paired non-small cell lung cancer tumor samples. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 570. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-570
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».