Performance of a HER2 testing algorithm specific for p53‐abnormal endometrial cancer
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) amplification in endometrial cancer (EC) is almost completely confined to the p53-abnormal (p53abn) molecular subtype and independent of histological subtype. HER2 testing should therefore be molecular subtype-directed. However, the most optimal approach for HER2 testing in EC has not been fully established. Therefore, we developed an EC-specific HER2 immunohistochemistry (IHC) scoring method and evaluated its reproducibility and performance to establish an optimal diagnostic HER2 testing algorithm for p53abn EC. METHODS AND RESULTS: HER2 IHC slides of 78 p53abn EC were scored by six gynaecopathologists according to predefined EC-specific IHC scoring criteria. Interobserver agreement was calculated using Fleiss' kappa and the first-order agreement coefficient (AC1). The consensus IHC score was compared with HER2 dual in-situ hybridisation (DISH) results. Sensitivity and specificity were calculated. A substantial interobserver agreement was found using three- or two-tiered scoring [κ = 0.675, 95% confidence interval (CI) = 0.633-0.717; AC1 = 0.723, 95% CI = 0.643-0.804 and κ = 0.771, 95% CI = 0.714-0.828; AC1 = 0.774, 95% CI = 0.684-0.865, respectively]. Sensitivity and specificity for the identification of HER2-positive EC was 100 and 97%, respectively, using a HER2 testing algorithm that recommends DISH in all cases with moderate membranous staining in >10% of the tumour (IHC+). Performing DISH on all IHC-2+ and -3+ cases yields a sensitivity and specificity of 100%. CONCLUSIONS: Our EC-specific HER2 IHC scoring method is reproducible. A screening strategy based on IHC scoring on all cases with subsequent DISH testing on IHC-2+/-3+ cases has perfect test accuracy for identifying HER2-positive EC.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».