Pan-tumor harmonization of pathologic response assessment for standardized data collection in neoadjuvant IO trials (PATHdata): Final analysis of a multi-institutional reproducibility study.
Notice bibliographique
Résumé
2515 Background: Immunotherapeutic agents are now being investigated for treating earlier-stage cancers. Radiographic assessment by RECIST, widely used to assess treatment response in clinical trials for advanced cancers, has limitations in the neoadjuvant setting; and pathologic response assessment is increasingly being used as a primary and/or secondary endpoint. To that end, a pan-tumor scoring system for assessing pathologic response was developed (1,2). This scoring system allows for the quantitative assessment of residual viable tumor (RVT) in multiple locations: i.e. primary and lymph node (LN) or distant metastases, akin to RECIST. %RVT scored using this system been associated with patient outcomes after treatment with anti-PD-1-based therapies. Additionally, %RVT in LN has been shown to have additive value to %RVT in the primary tumor when predicting patient survival (3). As a result, pathologists are now being asked to score pathologic response in the primary tumor and LN as a part of ongoing clinical trials and routine clinical care. Here, we evaluated the reproducibility of %RVT scoring using pan-tumor immune-related pathologic response criteria (irPRC). Methods: A multi-institutional, international study led by the Society for Immunotherapy of Cancer was initiated to assess the concordance of pathologic response assessment in resection specimens from patients treated with anti-PD-1-based therapies. Online lecture-based modules for irPRC scoring were developed, and 14 pathologists from multiple institutions, including academic and industry partners, were trained to score H&E-stained slides. The pathologists have scored n=37 pathology cases from resection specimens and on-treatment biopsies from >10 different tumor types, in part derived from phase II/III clinical trials. %RVT in the primary tumor and LN from patient specimens were scored separately (total of n=374 slides scored by each pathologist). Results: At the first interim analysis, scoring of pathologic response using irPRC was shown to be highly reproducible, irrespective of disease location (i.e. primary tumor vs lymph node metastasis). The second half of the study is nearing completion, and these reproducibility numbers will be finalized and presented in the final abstract. Extended analyses will also be presented that include subset analyses by tumor type. Conclusions: The results will be interpreted and presented in the context of the larger field for pathologic response assessment. A post-study survey completed by the participating pathologists will be used to refine irPRC training materials prior to dissemination to the wider immuno-oncology community. 1. Cottrell et al. Ann Oncol2018. 2. Stein et al. Clin Can Res 2020. 3. Deutsch, et al. Nat Med 2023.
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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 | 0,336 | 0,355 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».