Quantifying intratumoral biomarker heterogeneity in tubo-ovarian high-grade serous carcinoma to optimize clinical translation
Notice bibliographique
Résumé
Intratumoral heterogeneity (ITH) is spatial, phenotypic, or molecular differences within the same tumor that have important implications for accurate tumor classification and assessment of predictive biomarkers. The Canadian Ovarian Experimental Unified Resource (COEUR) has created a cohort of 437 FFPE tissue specimens from 108 tubo-ovarian high-grade serous carcinoma (HGSC) patients to quantify ITH across the anatomical sites and between primary and recurrence. We quantified the ITH of six clinically used immunohistochemical diagnostic and prognostic biomarkers (WT1, p53, p16, PR, CD8, and Ki67). Markers were stained on tissue microarrays and scored using a continuous or categorical interpretation of staining patterns. Two-way random effect and nested intraclass correlation were used to assess continuous markers, and Gwet's AC1 was used for categorical markers. All biomarkers showed at least substantial agreement over several spatial comparisons, with WT1, p53 and p16 showing almost perfect agreement for most spatial comparisons. Similarly, categorical WT1, p53 and p16 showed almost perfect agreement for temporal comparisons, while the agreement for primary versus recurrence for PR, CD8 and Ki67 was only fair. We provide power calculations to achieve reliability of > 0.60 and recommend testing emerging protein biomarkers to see whether they reach a clinically acceptable benchmark level of ITH.
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 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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».