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Enregistrement W4401153897 · doi:10.1111/his.15287

Advances, recognition, and interpretation of molecular heterogeneity among conventional and subtype histology of urothelial carcinoma (UC): a survey among urologic pathologists and comprehensive review of the literature

2024· review· en· W4401153897 sur OpenAlexaff
Anandi Lobo, Katrina Collins, Seema Kaushal, Andrés Acosta, Mahmut Akgül, Amit Kumar Adhya, Hikmat Al‐Ahmadie, Khaleel I. Al‐Obaidy, Ali Amin, Manju Aron, Bonnie Balzer, Rupanita Biswal, Subashish Mohanty, Lisa Browning, Indranil Chakrabarti, Luca Cima, Alessia Cimadamore, Sangeeta Desai, Jasreman Dhillon, Akansha Deshwal, Guillermo G Diego, Preeti Diwaker, Laurence A. Galea, Cristina Magi‐Galluzzi, Giovanna A. Giannico, Nilesh Gupta, Aiman Haider, Michelle S. Hirsch, Kenneth A. Iczkowski, Samriti Arora, Ekta Jain, Deepika Jain, Shilpy Jha, Shivani Kandukuri, Chia‐Sui Kao, Oleksandr N. Kryvenko, Ramani Manoj Kumar, Niraj Kumari, Lakshmi P. Kunju, Levente Kuthi, João Lobo, José I. López, Daniel Luthringer, Fiona Maclean, Claudia Manini, Rahul Mannan, María Garcia Martos, Rohit Mehra, Santosh Menon, Pritinanda Mishra, Holger Moch, Rodolfo Montironi, Manas Baisakh, George J. Netto, Lovelesh K. Nigam, Adeboye O. Osunkoya, Francesca Pagliuca, Gladell P. Paner, Ángel Panizo, Anil V. Parwani, Maria M. Picken, Susan Prendeville, Christopher G. Przybycin, Suvendu Purkait, Francisco J Queipo, Vishal Rao, Priya Rao, Victor E. Reuter, Sankalp Sancheti, Ankur R. Sangoi, Rohan Sardana, Swati Satturwar, Rajal B. Shah, Shivani Sharma, Mallika Dixit, Monica Verma, Deepika Sirohi, Steven C. Smith, Shailesh Soni, Sandhya Sundaram, Meenakshi Swain, Maria Tretiakova, Kiril Trpkov, Gorka MuñizUnamunzaga, Ming Zhou, Sean R. Williamson, Antonio López-Beltrán, Liang Cheng, Sambit K. Mohanty

Notice bibliographique

RevueHistopathology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrothelial carcinomaHistologyMedicineCarcinomaPathologyOncologyInternal medicineCancerBladder cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Urothelial carcinoma (UC) demonstrates significant molecular and histologic heterogeneity. The WHO 2022 classification has hinted at adding molecular signatures to the morphologic diagnosis. As morphology and associated molecular repertoire may potentially translate to choices of and response to therapy and relapse rate, broader acceptability of recognizing these key features among uropathologists is needed. This prompted an international survey to ascertain the practice patterns in classical/subtype UC among uropathologists across the globe. METHODS AND RESULTS: A survey instrument was shared among 98 uropathologists using SurveyMonkey software. Anonymized respondent data were analysed. The response rate was 85%. A majority were in concordance with the profiles of luminal (93%) and basal (82%) types. Opinion on the FGFR3 testing platform was variable. While 95% concurred that TERT promoter mutation is the key driver in UC, 72% had the opinion that APOBEC mutagenesis is the main signature in muscle invasive bladder cancer (MIBC). Uropathologists have divergent opinions on MIBC and ERCC2 mutations. Among the participants, 94% would quantify aggressive micropapillary and sarcomatoid histology, while 88% would reevaluate another transurethral resection of the bladder tumour specimen in nonmuscle invasive tumour with micropapillary, small cell, or sarcomatoid histology. A leading number agreed to specific molecular signatures of micropapillary (93%), plasmacytoid (97%), and small cell (86%) subtypes. Ninety-six percent of participants agreed that a small-cell component portends a more aggressive course and should be treated with neoadjuvant chemotherapy and 63% would perform HER2/neu testing only on oncologist's request in advanced tumours. Ninety percent agreed that microsatellite instability testing, although not a standard protocol, should be considered in young patients with upper tract UC. Eighty-six percent agreed that UC with high tumour mutational burden would be a better candidate for immunotherapy. CONCLUSION: In the era of precision medicine, enhanced understanding of molecular heterogeneity of UC will contribute to better therapeutic options, novel biomarker discovery, innovative management protocols, and outcomes. Our survey provides a broad perspective of pathologists' perceptions and experience regarding incorporation of histomolecular approaches to "personalize" therapy. Due to variable clinical adoption, there is a need for additional data using uniform study criteria. This will drive generation of best practice guidelines in this area for widespread and consistent clinical utility.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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