Comprehensive Assessment of PD-L1 Staining Heterogeneity in Pulmonary Adenocarcinomas Using Tissue Microarrays
Notice bibliographique
Résumé
Checkpoint inhibitors directed against programmed death receptor 1 (PD-1) and its ligand (PD-L1) changed the treatment of advanced lung non-small cell carcinomas. The decision to treat patients is influenced by PD-L1 expression by tumor cells, but evidence indicates that this staining is heterogenous within a tumor. As PD-L1 staining is tested mostly on biopsies, false negative results can occur due to sampling issues. The clinical impact of this heterogeneity has not been established. We selected 241 patients who underwent pulmonary resection for adenocarcinoma. Tissue microarrays were constructed with five 1 mm cores representative of the histologic patterns observed in each tumor and stained for PD-L1. For each core, the histologic pattern and the percentage of PD-L1 positive tumor cells were noted. Staining heterogeneity was defined as cases with both positive and negative cores at positivity thresholds of 1%, 10%, and 50% of tumor cells. At the 50% cut-off, 37.8% of patients were PD-L1 positive, whereas 22.4% showed staining heterogeneity. Among patients with 1 negative core, 26.5% also had a positive core and could have been misclassified based on 1 biopsy. Mean staining of PD-L1 was higher in solid (47.9%) and micropapillary (24.2%) patterns and was lower in acinar (14.1%), papillary (3.4%), and lepidic (6.4%) architectures. A significant proportion of patients presented a heterogenous staining for PD-L1. A total of 26.5% of patients negative on 1 core turned out to be positive on another core, which raises the consideration of rebiopsy, in particular when lepidic, acinar, or papillary patterns are observed on a biopsy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».