Utility of nonsurgical diagnostic specimens in cellular differentiation and molecular profiling (EGFR mutation and EML4-ALK detection) of NSCLC.
Notice bibliographique
Résumé
e18061 Background: The utility of different non-surgical specimens for the accurate determination of cellular and molecular attributes in NSCLC has yet to be established. The primary objective of this study was to determine and compare the yield of non-surgical specimens for the accurate cellular differentiation of NSCLC and analysis of EGFR and EML4-ALK mutations. Methods: Patients with a histologic diagnosis of NSCLC from January 2004 to September 2010 were included. Diagnosis was based on cytological characteristics and IHC analysis. Fragment analysis and real-time PCR methods were used for EGFR mutation detection. EML4-ALK rearrangements were detected by FISH. Diagnostic specimens were divided into pathology specimens (PS) and cytology specimens (CS). PS included surgical and non-surgical biopsies. CS included FNA (TBNA and TTNA) and body fluid samples. These groups were compared using χ2 analyses. Yield of histologic analysis was compared in a subgroup of patients who underwent both surgical and non-surgical procedures. Results: 715 patients were included in the study. The yield of CS when compared to PS was lower for cellular differentiation (76% vs. 91%, p <0.0001) and IHC (70% vs. 89%, p <0.0001). Among the CS, TTNA provided better yield than TBNA for cellular differentiation (89% vs. 67%, p < 0.0001) and IHC (85% vs. 72%, p = 0.023). 94 patients underwent both surgical and non-surgical procedures. As compared to surgical biopsies, the yield of non-surgical procedures for cellular classification was 81% in body fluid samples, 68% in FNA, and 88% in non-surgical biopsies. 320 patients were tested for both EGFR and EML4-ALK mutations. The yield of CS versus PS was lower for EGFR mutation status (74% vs. 93% p < 0.0001). Among the CS, TTNA provided better yield than TBNA for EGFR mutation analysis (90% vs. 70%, p = 0.045) and body fluid samples were least likely (59%) to provide EGFR mutation status. Three EML4-ALK FISH-positive cases were identified. All samples were PS. All EML4-ALK positive cases tested negative for EGFR mutations. Conclusions: Non-surgical lung biopsy specimens can yield sufficient samples for histologic assignment and mutational analysis.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».