Staining Performance of ALK and ROS1 Immunohistochemistry and Influence on Interpretation in Non–Small-Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Selection of non-small-cell lung cancer patients for treatment relies on the detection of expression of anaplastic lymphoma kinase (ALK) and ROS proto-oncogene 1 (ROS1) protein by immunohistochemistry (IHC). We evaluated staining performance for different IHC protocols and laboratory characteristics, and their influence on ALK and ROS1 interpretation during external quality assessment schemes between 2015 and 2018. Participants received five formalin-fixed, paraffin-embedded cases for staining by their routine protocol, whereafter at least two pathologists scored them simultaneously under a multihead microscope and awarded a graded expert staining score (ESS) from 1 to 5 points based on staining quality. European Conformity in Vitro Diagnostic kits (such as D5F3) revealed a better ALK ESS compared with laboratory-developed tests. ESS was indifferent to the applied antibody dilution or a recent protocol change. Lower ESSs were observed for higher antibody incubation times and temperatures. ESS for various ROS1 protocols were largely similar. Overall, for both markers, ESS improved over time and for repeated external quality assessment participation but was independent of laboratory setting or experience. Except for ROS1, ESS positively correlated with laboratory accreditation. IHC stains with lower ESS correlated with increased error rates in ALK and ROS1 interpretation and analysis failures. Laboratory characteristics differently affected staining quality and interpretation, and laboratories should assess both aspects, and less common protocols need improvement in staining performance.
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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 | 0,017 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».