Intratumoral heterogeneity in programmed death‐ligand 1 immunoreactivity is associated with variation in non‐small cell lung carcinoma histotype
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Accurate assessment of programmed death-ligand 1 (PD-L1) levels in non-small cell lung carcinoma (NSCLC) samples is complicated by intratumoral heterogeneity. We aimed to: (i) establish whether intratumoral PD-L1 variation is associated with differences in local histotype; (ii) identify histotypes associated with a tendency for there to be higher or lower PD-L1 scores; and (iii) estimate the frequency of clinically significant discordance in PD-L1 levels between intratumoral histotype areas. METHODS AND RESULTS: We reviewed 166 NSCLC resection specimens clinically tested for PD-L1 with the 22C3 pharmDx assay. Multiple histotypes were present in 55% (68/123) of non-mucinous adenocarcinoma samples. Solid histotypes had significantly higher PD-L1 levels than other histotypes, both when samples were grouped by predominant histotype, and when histotype areas within a tumour were compared (P < 0.02). Lepidic areas had significantly lower PD-L1 levels than other histotype areas within the same tumour (P < 0.02). Discordance between intratumoral histotype areas at a clinically relevant threshold (PD-L1 tumour proportion score of 1% or 50%) was present in 32% (22/68) of non-mucinous adenocarcinoma specimens with multiple histotype areas. The lepidic histotype was most frequently involved in discordance. CONCLUSIONS: Intratumoral heterogeneity in PD-L1 is associated with variation in histotype. Over-representation of solid areas may increase the PD-L1 score assigned to a tumour, whereas over-representation of lepidic areas may decrease the PD-L1 score. Evaluation of how histotype representation impacts on the predictive value of PD-L1 testing is warranted.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».