Abstract 1193: Digital quantification of GATA6 expression from immunohistochemistry is associated with overall survival after surgery for pancreatic cancer in the ESPAC trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: GATA6, a transcription factor involved in pancreaticogenesis, correlates with major transcriptomic subtypes of pancreatic cancer, and early evidence suggests a potential role as a prognostic biomarker. In this study, we tested whether semi-automated digital quantification of GATA6 immunohistochemistry (IHC) was associated with overall survival (OS) after surgical resection of pancreatic cancer in randomized trials of adjuvant chemotherapy. Materials and Methods: Tissue microarrays of pancreatic adenocarcinoma specimens were stained for GATA6 expression using IHC. Specimens came from patients in the ESPAC-3 and ESPAC-4 randomized phase III trials comparing adjuvant chemotherapy regimens. Two pathologists blinded to clinical data independently assessed GATA6 protein expression in cores using a customized computer algorithm from the open-source digital pathology software QuPath. Briefly, the digital assistant provided GATA6 IHC semiquantitative scores (0-4) for individual cells, which were made available to the pathologist for review. This semi-automated digital quantification of GATA6 expression was compared to manual quantification as previously reported (Grant et al., AACR Pancreatic Cancer, 2020). Concordance between pathologists across tissue cores was calculated using a weighted kappa statistic for scores 0 through 4, and an unweighted kappa statistic for high (3-4) and low (0-2) expression levels. Discrepancies were resolved through consensus. Median OS was estimated in GATA6 high and low subgroups using Kaplan-Meier curves. OS was compared using Cox proportional hazard regressions adjusting for adjuvant chemotherapy treatment, lymph node status, and post-operative CA-19-9. Results: GATA6 expression was quantified in 230 patients using the semi-automated digital and manual approaches. Inter-observer concordance markedly improved with digital assistance compared to the manual approach (weighted kappa statistic across all scores 0.69 versus 0.41, unweighted kappa statistic comparing high and low expression 0.71 versus 0.25). GATA6 expression measured using the semi-automated digital approach was significantly associated with OS: median OS was 25.7 months in GATA6 low cancers versus 42.4 months in GATA6 high cancers, with an adjusted hazard ratio of 1.58 (95% confidence interval 1.10-2.28, P=0.014). Conclusion: GATA6 IHC is a prognostic biomarker for pancreatic cancers treated with surgical resection and adjuvant chemotherapy that can be consistently and reliably quantified using digital assistance. Citation Format: Robert C. Grant, Kai Duan, Richard Jackson, William Greenhalf, Eithne Costello-Goldring, Paula Ghaneh, Christopher Halloran, Daniel Palmer, Thilo Hackert, Markus Buchler, Shawn Hutchison, Stephanie Ramotar, Anna Dodd, Julie Wilson, Faiyaz Notta, Grainne O'Kane, Jennifer Knox, John Neoptolemos, Steven Gallinger, Sandra Fischer. Digital quantification of GATA6 expression from immunohistochemistry is associated with overall survival after surgery for pancreatic cancer in the ESPAC trials [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2021; 2021 Apr 10-15 and May 17-21. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(13_Suppl):Abstract nr 1193.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».