Comparison of Quantitative Immunofluorescence With Conventional Methods for HER2/neu Testing With Respect to Response to Trastuzumab Therapy in Metastatic Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context. —Selection for trastuzumab therapy depends on a companion diagnostic assessment of HER2 by either immunohistochemistry (IHC) for protein overexpression or fluorescence in situ hybridization (FISH) to detect gene amplification. Although many studies have compared IHC to FISH, few have compared the tests to the true gold standard, tumor response. Objective. —To compare HER2 testing by FISH and IHC along with a third immunofluorescence-based assay (automated quantitative analysis–tissue microarray [AQUA-TMA]) and to assess the value of each test for prediction of response to trastuzumab. Design. —Immunohistochemistry and FISH assays were done on both whole slides (IHC-WS and FISH-WS) and on TMAs (IHC-TMA and FISH-TMA). AQUA was only done on TMAs (AQUA-TMA). Response was assessed according to modified Response Evaluation Criteria in Solid Tumors. Results. —AQUA-TMA scores showed a significant linear relationship to both the FISH signal ratio and IHC scores on whole sections and TMAs. Assay assessment by outcome showed no association between response and FISH-WS ratio ( P = .96), FISH-TMA ( P = .55), IHC-WS ( P = .75), or IHC-TMA ( P = .06), but a significant relationship between AQUA score and categoric response was observed ( P = .01). Assessed as a function of outcome using models of logistic regression, both AQUA-TMA and IHC-TMA were equally significant ( P = .01). FISH-WS was the most sensitive assay, with a significantly higher true-positive fraction than all other tests except AQUA-TMA, although it was the least specific. IHC-TMA was the most specific assay. The lowest misclassification rate was achieved using AQUA-TMA (0.30). Conclusions. —Both AQUA-TMA and IHC-TMA were substantially more predictive than the FISH or IHC-WS tests. Although these results are derived from a small retrospective series, they suggest that accurate measurement of protein expression and unbiased selection of tissue for measurement may be key factors in prediction of response.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».