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Enregistrement W2998822731 · doi:10.1136/jclinpath-2019-206256

Correlation of mismatch repair protein deficiency, PD-L1 and CD8 expression in high-grade urothelial carcinoma of the bladder

2020· article· en· W2998822731 sur OpenAlexaff
Anjelica Hodgson, Danny Vesprini, Stanley K. Liu, Bin Xu, Michelle R. Downes

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Pathology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMSH2PMS2MSH6Tissue microarrayDNA mismatch repairPD-L1Urothelial carcinomaCD8Cytotoxic T cellMedicineBladder cancerMLH1CarcinomaImmune systemImmune checkpointCancer researchImmunohistochemistryPathologyInternal medicineBiologyImmunologyImmunotherapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mismatch repair-deficient (d-MMR) tumours have been reported to show susceptibility to immune checkpoint inhibitors targeting programmed death-1/PD ligand-1 (PD-1/PD-L1). In this study, we sought to correlate the association of d-MMR, PD-L1 and CD8 expression in muscle invasive, high-grade urothelial carcinoma (HGUC) of bladder. A tissue microarray (TMA) was constructed from 201 cases and sequentially stained with PD-L1, CD8, MSH2, MSH6, MLH1 and PMS2. PD-L1 was assessed in tumour and immune cells. CD8 was assessed in a hotspot fashion with results averaged across cores. Loss of nuclear MMR expression on TMA sections was further assessed using corresponding whole tissue sections. d-MMR was identified in four cases (2%). The mean CD8 count was significantly higher in d-MMR tumours (10 vs 35, p=0.007) as was the proportion of PD-L1 positivity (75% vs 20%, p=0.031). d-MMR is uncommon in HGUC of bladder but shows strong correlation with cytotoxic T lymphocyte infiltration and PD-L1 tissue expression.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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