Number/quality of endoscopic biopsy samples in gastrointestinal cancers for biomarker testing: All that glitters is not gold
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Management of gastrointestinal (GI) cancers has shifted from conventional chemotherapy to biomarker-based precision oncology. Biomarker assessment requires adequate endoscopic biopsy tissue both in gastro-esophageal/gastric and colorectal carcinomas. AIMS: This study evaluated real-world endoscopic biopsy adequacy, focusing on tissue quality and suitability for biomarker analysis. METHODS: We retrospectively reviewed 819 endoscopic procedures (274 upper-GI and 545 lower-GI; time-window: January 2021-2024). Gastrointestinal pathologists reviewed 4,908 biopsies to assess diagnostic yield, number of invasive carcinoma-containing biopsies, and tumor cellularity. Biopsy adequacy was evaluated against European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) recommendations and biomarker-specific cellularity thresholds. RESULTS: A histologic diagnosis of invasive carcinoma was established in 96 % of upper-GI and 84 % of lower-GI procedures (p<0.001). However, 41-43 % of procedures yielded fewer than six biopsies, which is below ESGE guidance. Importantly, only 66.7 % of upper-GI and 49.7 % of lower-GI biopsies contained invasive carcinoma, while the rest were composed of samples inadequate for biomarker testing (such as non-invasive lesions, mucin, necrosis, granulation tissue, and normal mucosa). Low neoplastic cellularity (<1000 tumor cells) was observed in 27 % of upper-GI and 5 % of lower-GI cases, while <20 % tumor cellularity was present in 41.7 % of colorectal biopsies. CONCLUSION: Optimizing sampling strategies and ensuring representative, high-cellularity specimens are essential to support precision oncology in GI cancers.
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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 | 0,024 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».