Association of PD-L1 Expression on Tumor and Immune Cells with Survival in Recurrent or Metastatic Head and Neck Squamous Cell Carcinoma and Assay Validation
Notice bibliographique
Résumé
Programmed cell death ligand-1 (PD-L1), expressed on both tumor cells (TC) and tumor-associated immune cells (IC), has been shown to be a useful biomarker and predictive of response to anti-PD-L1 agents in certain tumor types. In recurrent or metastatic head and neck squamous cell carcinoma (R/M HNSCC), there is a growing interest in the role of PD-L1 expression on ICs, as well as TCs, for predicting response to immune checkpoint inhibitors. Using pooled data from the phase II HAWK and CONDOR studies, we investigated the association of baseline PD-L1 expression with durvalumab efficacy in patients with R/M HNSCC. To determine an optimal PD-L1 cut-off point for predicting survival, we assessed PD-L1 expression levels at different TC and IC cut-off points in patients treated with durvalumab. Longer survival was associated with higher TC membrane PD-L1 expression and IC staining. When the combined TC/IC algorithm was applied, a cut-off point for PD-L1 expression of ≥50% on TCs or ≥25% on ICs (TC ≥ 50%/IC ≥ 25%) showed a higher objective response rate (17.2% vs. 8.8%), longer median progression-free survival (2.8 vs. 1.9 months), and longer median overall survival (8.4 vs. 5.4 months) in the PD-L1-high versus PD-L1-low/negative patient populations, respectively. A scoring algorithm combining PD-L1 expression on TCs and ICs using the cut-off point TC ≥ 50%/IC ≥ 25% was optimal for identifying patients with HNSCC most likely to benefit from durvalumab treatment. The new algorithm is robust and can be reproducibly scored by trained pathologists. Significance: A novel algorithm for PD-L1 expression using the cut-off point TC ≥ 50%/IC ≥ 25% is robust for identifying patients with HNSCC most likely to benefit from durvalumab treatment and can be reproducibly scored by trained pathologists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».