Discordance in PD-L1 scores on repeat testing of non-small cell lung carcinomas
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: PD-L1 expression may be used as a biomarker predictive of non-small cell lung carcinoma (NSCLC) response to PD-L1 inhibitor treatment. Spatial and temporal heterogeneity in PD-L1 expression and variation in PD-L1 test interpretation may contribute to differences in PD-L1 test results between samples of the same patient's disease. METHODS: Retrospective chart review identified 77 NSCLC patients with 22C3 PharmDx PD-L1 assays performed on two different tumor samples. Patients clinically suspected to have two separate primaries were excluded. PD-L1 test results in different score categories (<1%, 1-49% and ≥50%) were considered discordant. Clinical and pathologic factors associated with discordance were assessed. RESULTS: 28 (36%) of the 77 cases had discordant PD-L1 scores between samples. Patients with an initial test result of 1-49% were most likely to have a discordant second test result. Specimen type (cytology, small biopsy or resection), specimen site (lung, lymph node, pleura/pleural effusion or distant metastasis), time between specimen collection, and treatment between specimen collection were not significantly associated with the rate of discordance. CONCLUSIONS: Repeat PD-L1 testing of the same patient's NSCLC results frequently resulted in discordant test results, independent of whether the samples differed in clinical or pathologic factors. This discordance rate underscores the extent to which PD-L1 levels are heterogeneous and difficult to accurately represent with a single test value. Further study of the predictive value of PD-L1 scores in cases with discordant results is needed.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».