Abstract 6499: Towards a combined immunohistochemistry-based subtyping of ovarian endometrioid carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Ovarian endometrioid carcinoma (OEC) is an uncommon, understudied histotype that is distinguished from other histotypes by unique genomic features and high hormone receptor expression. There is growing interest in the biological relevance of subtyping using immunohistochemistry (IHC). Methods: Women with primary invasive OEC diagnosed from 1989 to 2010 were retrospectively identified from the population-based Alberta Cancer Registry, Canada. Pathology slide review and IHC staining for Napsin A, TP53, and WT1 were used to reduce histologic misclassification, resulting in N=166 participants (low-stage N=138, high-stage N=28), excluding those who received neo-adjuvant chemotherapy. The following markers were stained and scored on tissue microarrays: TP53 (normal/abnormal), PMS2/MSH6 (mismatch repair proficient [MMRp]/deficient [MMRd]), PGR (loss/retained), and CTNNB1 (nuclear/cytoplasmic). Using a hierarchical decision tree by stage group (low/high), we categorized tumors as TP53 abnormal, MMRd, PGR loss, nuclear CTNNB1, and no specific immunohistochemical profile (NSIP). Distributions and five-year disease specific survival (DSS) was estimated for each group; hazard ratios (HRs) adjusted for age were estimated using Cox regression with NSIP as referent group. Results: Among low-stage cases, five-year survival was as follows: 80% for TP53 abnormal (N=10, 7%), 87% for MMRd (N=15, 11%), 80% for PGR loss (N=10, 7%), 98% for nuclear CTNNB1 (N=63, 46%), and 95% for NSIP group (N=40, 29%). Overall, IHC group was associated with DSS among low stage cases (LRT p-value=0.006), and the group with nuclear CTNNB1 had a small but statistically significant DSS advantage (HR=0.089, 95% CI 0.011-0.742, p=0.025). TP53 and PGR loss suggested shorter DSS than the referent NSIP group, but not statistically significantly so (HR=1.26 and 3.08, respectively). Among high-stage cases, five-year DSS was as follows: 57% for TP53 abnormal (N=7, 25%), 75% for MMRd (N=8, 29%), 33% for nuclear CTNNB1 (N=3, 11%), and 17% for NSIP (N=10, 36%). There were no high-stage cases in the PGR-loss group. Nuclear CTNNB1 group had a shorter DSS among high-stage cases, but this was not statistically significantly so (HR=1.16, p=0.85). Conclusion: Pending replication in additional datasets, results suggest that OEC cases in nuclear CTNNB1 or NSIP IHC groups may have a favorable prognosis in which de-escalation of therapy can be considered. In addition, abnormal TP53 and loss of PGR may identify a high-risk subset of low-stage OEC. Citation Format: Brooke Jorgensen, Stacey Winham, Julie Cunningham, Sebastian Armasu, Chen Wang, Hunter Atkinson, Bryan McCauley, Linda Kelemen, Martin Koebel, Ellen Goode. Towards a combined immunohistochemistry-based subtyping of ovarian endometrioid carcinoma [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 6499.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».