Abstract B10: A simple immunohistochemical algorithm to evaluate molecular subtypes and clinical associations in non-muscle invasive bladder cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Recent large-scale transcriptomic studies in muscle-invasive bladder cancer (MIBC) have identified promising predictive and prognostic properties of luminal, basal, and additional molecular subtypes. Transcriptomic profiling is laborious, expensive, and prone to errors due to infiltrating lymphocytes and variations in tumor cellularity. Immunohistochemistry (IHC) provides a faster, cheaper, and clinically feasible subtyping method that has been validated to subtype MIBC (1) and simplified into a three-antibody algorithm (2). Here we utilize this algorithm in non-muscle invasive bladder cancer (NMIBC), where, in contrast to MIBC, there are few data exploring IHC subtypes. Methods: We implemented the simplified three-antibody IHC-based algorithm to subtype a cohort of 523 non-muscle invasive (stages pTa low grade, pTa high grade, and pT1 high grade) transurethral resections of bladder tumor (TURBT) samples. Cases were sampled in duplicate on six tissue microarray blocks. Spatial localization, prevalence, and intensity of antibody staining was scored using digital image analysis. Results: Similar to previous transcriptome-based work (3), preliminary analysis identified the prevalence of Urothelial-Like (Uro-like), Genomically Unstable (GU), Basal-Squamous Cell Carcinoma-Like (BSq), and unclassified subtypes at 33% n=171, 48%, n=251, 9%, n=46, and 10%, n= 55, respectively. As expected, GU was enriched in pTa high grade and pT1 tumors, but surprisingly, BSq cancers were more similar to Uro-like in stage and grade distribution. Discussion: Molecular subtypes of bladder cancer can be identified easily using a three-antibody assay. Subtypes that signify high risk of metastasis in MIBC are surprisingly prevalent in NMIBC but may not yet have acquired the molecular lesions that drive metastatic progression. Further research into subtype and progression should be accelerated by the availability of rapid and inexpensive IHC-based assays. References 1. Sjödahl G, Eriksson P, Liedberg F, Höglund M. Molecular classification of urothelial carcinoma: global mRNA classification versus tumour-cell phenotype classification. J Pathol 2017 May 1;242(1):113–25. 2. Sjödahl G, Jackson Chelsea L, Bartlett J, Robert SD, Berman David M. Molecular profiling in muscle invasive bladder cancer: More than the sum of its parts. J Pathol 2019 Jan 2. 3. Hedegaard J, Lamy P, Nordentoft I, Algaba F, Høyer S, Ulhøi BP, et al. Comprehensive transcriptional analysis of early-stage urothelial carcinoma. Cancer Cell 2016 Jul 11;30(1):27–42. Citation Format: Chelsea L. Jackson, Lina Chen, Kevin Y.M. Ren, Kash Visram, Robert Siemens, Gottfrid Sjödahl, David M. Berman. A simple immunohistochemical algorithm to evaluate molecular subtypes and clinical associations in non-muscle invasive bladder cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Bladder Cancer: Transforming the Field; 2019 May 18-21; Denver, CO. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2020;26(15_Suppl):Abstract nr B10.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».