Clinical evaluation of an automated pan-organ combined PD-L1 scoring using artificial intelligence on immunostained whole-slide images
Notice bibliographique
Résumé
Background Programmed death-ligand 1 (PD-L1) inhibitors have shown remarkable results in oncology; however, many patients fail to respond, highlighting the need for reliable assessment of PD-L1 expression for patient selection. PD-L1 scoring, especially the combined positive score (CPS), is hindered by inter- and intraobserver variability, complex staining patterns, and technical discrepancies, all of which can impact therapeutic decisions. Artificial intelligence (AI) offers a solution by standardizing PD-L1 evaluation. This study evaluates a PD-L1 CPS AI, designed for reproducible and robust PD-L1 scoring across various tumor types and conditions. Materials and methods AI performance was validated on 142 samples spanning multiple tumor types (gastrointestinal, head and neck, breast, and uterine cervix) and sourced from four centers, reflecting diverse staining protocols. Routine scores were available. A gold standard was established through independent retrospective scoring by three senior pathologists enabling the assessment of variability. The scoring process was followed by collegial discussions to resolve discordant cases and ensure medical consensus. After a washout period, cases were reassessed with AI assistance. AI and routine manual scores were compared with the gold standard using organ-specific cut-offs. Results AI assistance improved interobserver agreement among pathologists, increasing intraclass correlation coefficient (ICC) from 62% to 74%, with a particularly pronounced effect in challenging cases with CPS < 20 ( n = 91), where ICC improved from 19% to 62%, underscoring the value of AI in reducing variability near clinical decision thresholds. Based on clinical cut-offs, AI-based scoring outperformed routine manual scoring in accuracy (88% versus 75%) and sensitivity (96% versus 78%), while maintaining a comparable positive predictive value (88% versus 87%), indicating an improved ability to detect true-positive cases. Conclusions This study highlights the potential of an AI-driven tool—DiaKwant PD-L1 algorithm—to improve PD-L1 scoring accuracy and reduce observer variability, particularly near clinical thresholds, across various solid carcinomas, independently of pre-analytical and digitization platforms. Its integration into clinical workflows could enhance efficiency and optimize patient eligibility for immunotherapy.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».