Unraveling the complexity of PD-L1 assays: a descriptive review of the methodology, scoring, and practical implications
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Over the years, immune checkpoint inhibitors targeting the programmed cell death protein 1 (PD-1) and programmed cell death ligand 1 (PD-L1) axes have substantially improved clinical outcomes for patients with various types of cancer and stages. As a result, PD-L1 is the most recognized biomarker used to guide the selection of patients for treatment with anti-PD-(L)1 therapy. To date, there are 4 regulatory agency-approved and commercially available immunohistochemistry assays used to quantify PD-L1 tumor expression, with each assay approved for use with a specific PD-(L)1 inhibitor. In this descriptive review, we concisely summarize the methodology and scoring methods of each assay, as well as some of the challenges associated with real-world use of these assay systems. Results: Each assay system is optimized for specific therapies, with its own anti-PD-L1 antibody, protocol, scoring, and interpretation guidelines. Although the methodologies of the 4 PD-L1 immunohistochemistry assay systems are similar, differences in their antibody clones, protocol conditions, instrumentation, and scoring methods limit assay interchangeability. The assays are also highly sensitive; slight deviations to the protocol can increase the risk of misclassifying the PD-(L)1 tumor status of patients. As a result, pathologists are faced with choosing which assay to perform with a limited tumor sample as well as with the challenges associated with the scoring methods and differences in regional regulatory approvals and infrastructure. Conclusion: While the 4 approved PD-L1 immunohistochemistry assays provide clinical value, we offer pathologists suggestions to reduce the challenges associated with PD-L1 testing based on assay systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».