Implementation of HER2 Testing in Endometrial Cancer, a Summary of Real-World Initial Experience in a Large Tertiary Cancer Center
Notice bibliographique
Résumé
HER2-targeted therapies have transformed the management of advanced or recurrent serous endometrial cancer (EC), leading to an increased clinical demand for HER2 testing. Despite its adoption in select academic centers, the global extent of such tumor testing is unclear. In this study, we report on the initial two-year experience of HER2 testing at a major academic center with a reference gynecologic oncology service and biomarker reference laboratory. All patients who underwent HER2 testing based on physician discretion, reflex HER2 testing, and reference laboratory requests were included. From February 2021 to October 2023, HER2 testing was performed on 192 tumor tissue samples from 180 EC patients. Serous carcinoma constituted 52% of samples, reflecting diagnostic challenges and limited therapeutic options for advanced EC. HER2 positivity was found in 28% of all cases and 30% of p53-aberrant cases. An immunohistochemistry (IHC) score of 3+ was found in 15% of samples, while IHC 2+ was found in 45% (13% IHC 2+/ISH+ and 32% IHC 2+/ISH-). The newly identified 'HER2-low' category comprised 46% of the samples. Heterogeneity was noted in 42% of HER2-positive cases, with complex patterns in 3%. NGS and HER2 IHC-FISH showed a 24% discordance, attributed to intratumoral heterogeneity, tumor cellularity, a small number of amplified cells, and the HER2/CEP17 ratio near the cut-off. This study offers real-world insights into HER2 testing in EC, highlighting the challenges and underscoring the need for standardized guidelines in specimen handling, proficiency testing, and scoring criteria to enhance patient management and therapeutic decision-making.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».