Improved Risk-Stratification Scheme for Mismatch-Repair Proficient Stage II Colorectal Cancers Using the Digital Pathology Biomarker QuantCRC
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There is a need to improve current risk stratification of stage II colorectal cancer to better inform risk of recurrence and guide adjuvant chemotherapy. We sought to examine whether integration of QuantCRC, a digital pathology biomarker utilizing hematoxylin and eosin-stained slides, provides improved risk stratification over current American Society of Clinical Oncology (ASCO) guidelines. EXPERIMENTAL DESIGN: ASCO and QuantCRC-integrated schemes were applied to a cohort of 398 mismatch-repair proficient (MMRP) stage II colorectal cancers from three large academic medical centers. The ASCO stage II scheme was taken from recent guidelines. The QuantCRC-integrated scheme utilized pT3 versus pT4 and a QuantCRC-derived risk classification. Evaluation of recurrence-free survival (RFS) according to these risk schemes was compared using the log-rank test and HR. RESULTS: Integration of QuantCRC provides improved risk stratification compared with the ASCO scheme for stage II MMRP colorectal cancers. The QuantCRC-integrated scheme placed more stage II tumors in the low-risk group compared with the ASCO scheme (62.5% vs. 42.2%) without compromising excellent 3-year RFS. The QuantCRC-integrated scheme provided larger HR for both intermediate-risk (2.27; 95% CI, 1.32-3.91; P = 0.003) and high-risk (3.27; 95% CI, 1.42-7.55; P = 0.006) groups compared with ASCO intermediate-risk (1.58; 95% CI, 0.87-2.87; P = 0.1) and high-risk (2.24; 95% CI, 1.09-4.62; P = 0.03) groups. The QuantCRC-integrated risk groups remained prognostic in the subgroup of patients that did not receive any adjuvant chemotherapy. CONCLUSIONS: Incorporation of QuantCRC into risk stratification provides a powerful predictor of RFS that has potential to guide subsequent treatment and surveillance for stage II MMRP colorectal cancers.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».