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Enregistrement W4387043588 · doi:10.1016/j.euros.2023.09.003

Feasibility and Impact of Immunohistochemistry-based Molecular Subtyping for Muscle-invasive Bladder Cancer in Patients Treated with Radiation-based Therapy

2023· article· en· W4387043588 sur OpenAlexafffund
Charles Hesswani, Chelsea Jackson, Gautier Marcq, Céline Hardy, Ronald Kool, José João Mansure, Fadi Brimo, David M. Berman, Wassim Kassouf

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology Open Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensQueen's UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésSubtypingImmunohistochemistryBladder cancerMedicineOncologyInternal medicineInterquartile rangeRadiation therapyCystectomyTissue microarrayPathologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Distinct molecular subtypes of muscle-invasive bladder cancer (MIBC) have been identified via gene expression profiling. Objective: We investigated the feasibility of a simple immunohistochemistry (IHC)-based Lund subtyping method and the association of MIBC subtypes with oncological outcomes for patients after bladder-preserving radiation-based therapy. Design setting and participants: Transurethral resected tumor tissues from 104 patients treated with radiation-based therapy were sampled on tissue microarray blocks. Outcome measurements and statistical analysis: The expression of KRT5, GATA3, and p16 proteins was scored via digital image analysis. Hierarchical clustering was used to classify tumors as the basal subtype or one of two luminal subtypes: genomically unstable (GU) or urothelial-like (URO). Subtypes were evaluated for association with complete response (CR), recurrence-free survival (RFS), and overall survival (OS). Results and limitations: < 0.05). IHC-based subtype classification was feasible in most patients (89%). The subtype was basal in 23.6%, GU in 14.0%, URO in 31.2%, and unclassified in 31.2% of patients. No significant differences in CR, RFS, or OS were observed between the molecular subtypes. Limitations include the retrospective design and relatively small sample size. Conclusions: IHC-based molecular MIBC subtyping using a three-antibody algorithm is feasible in most patients treated with radiation-based therapy. MIBC subtype was not associated with response or survival. Further prospective studies are warranted to confirm the lack of association between molecular subtype and survival in patients treated with trimodal therapy. Patient summary: For patients with invasive bladder cancer treated with radiation-based therapy, we classified tumors into different subtypes using just three molecular stains. This method is cheaper and more widely available than the usual approach. However, we did not find an association between different cancer subtypes and survival.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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