Rethinking the Prognostic Role of Necrosis in Soft-Tissue Sarcoma: Multidisciplinary Insights from the Sarcoma Academy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Soft-tissue sarcomas (STSs) represent a heterogeneous group of malignancies with widely varying treatment responses and biological behaviors. While spontaneous necrosis (present at diagnosis) is recognized in established sarcoma grading systems, the prognostic significance of therapy-induced necrosis remains uncertain. Inconsistent definitions, methodological variability, and clinical confounders further complicate the interpretation of necrosis as an independent prognostic marker. Methods: This communication synthesizes findings from an international, multidisciplinary webinar hosted by the Sarcoma Academy, critically assessing the utility of therapy-induced necrosis in STS management. Discussions encompassed surgical, pathological, oncological, and radiological perspectives, emphasizing how necrosis is defined, measured, and contextualized in patient care. Results: Heterogeneity in STS subtypes, varied treatment protocols, and sampling inconsistencies challenge the prognostic value of post-treatment necrosis. While substantial necrosis may sometimes signal effective therapy, it can also reflect the tumor’s aggressive nature. The panel underscored the utility of measuring the percentage of viable tumor cells, rather than necrosis alone, to obtain a more standardized and reproducible measure of therapy response. Emerging approaches—such as radiomics, molecular profiling, immune-based analyses, and real-world evidence (RWE) protocols—offer promising avenues for refining prognostication and guiding personalized therapy in STS. Conclusions: A focus solely on therapy-induced necrosis is insufficient to predict outcomes in STS. Instead, a multidisciplinary framework—combining standardized pathology protocols, quantification of viable tumor cells, advanced imaging, and innovative clinical trial designs—can better capture both treatment effects and underlying tumor biology. Future collaborative studies and hybrid trial methodologies are needed to determine which STS subgroups gain the most from intensified treatments aimed at maximizing necrosis, and how to balance such interventions with surgical considerations, toxicity, and overall patient well-being.
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 | 0,066 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».