在Pd-l1 evaLuatIoN的InterobServer协议中,关于细胞学样本-SAMPLING项目:一个多机构的国际研究

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 病理学 病理学 病理学
• 生物标记分析 生物标记分析

背景情况:

• 准确的编程死亡连接体1 (PD-L1) 评分对于非小细胞肺癌 (NSCLC) 治疗决策至关重要.
• 细胞学样本为PD-L1评估提供了组织活检的替代方案.

研究的目的:

• 评估使用多中心方法对NSCLC细胞学标本PD-L1评分的观察者间协议.
• 评估PD-L1评估在细胞块衍生组织微阵列 (cbTMA) 上的可靠性.

主要方法:

• 追溯收集了65个NSCLC细胞块 (CB).
• 从54个合适的CB中制备四个组织微阵列 (TMA).
• 数字化H&E和PD-L1染色幻灯片,由31名细胞病理学家使用瘤比例得分 (TPS) 切断值 (<1%,1%-49%,>50%) 进行审查.

主要成果:

• 从21个机构的31名细胞病理学家收集了总共1674项评估.
• 观察到总体中等的观察者间一致性 (κ = 0.49).
• 协议根据TPS类别而异,最高为50% (κ = 0.57) 和最低为1%-49% (κ = 0.32).

结论:

• 温和的协议表明需要在NSCLC细胞学样本上提高PD-L1评分的标准化.
• 建议包括标准化样本准备,针对细胞病理学家的有针对性的培训,以及探索机器学习工具.
• 提高观察者之间的一致性对于在NSCLC中可靠的PD-L1生物标志物评估至关重要.