The Challenge to the Pathologist of PD-L1 Expression in Tumor Cells of Non-Small-Cell Lung Cancer—An Overview
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the treatment of non-small-cell lung cancer (NSCLC) has been fundamentally changed by immunotherapy where the immune system is reactivated using anti-programmed cell death protein 1/programmed death ligand 1 (PD1/PD-L1) checkpoint inhibition. With this, the immunohistological detection of PD-L1 has become one of the most important predictive biomarkers, leading pathologists to play a central role in the immuno-oncological therapy decisions. This has brought them the challenge of requiring the knowledge of relevant checkpoint inhibitors (CI), different PD-L1 scores and cut-offs as well as the choice of the right tissues and controls. Their involvement is also required in the careful validation of both clinical trial assays (CTAs) and laboratory developed tests (LDTs), in addition to the internal and external quality assessment and the interpretation and scoring of the staining based on specialist training. After the training of tumor proportion score (TPS) scoring in NSCLC, pathologists show a high level of concordance, with some variation between different cut-offs. Since not all patients benefit from immunotherapy, further research is needed to validate new predictive markers and optimize existing ones. In this context, these studies focus on a combination of PD-L1 and molecular signatures.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».