胃癌のためのTCGAおよびACRG分子サブタイプのHistoおよび免疫組織化学ベースの推定とその予後的意義：単一施設研究

胃癌は分子的に不均一な疾患を含む。がんゲノムアトラス（TCGA）研究では、患者管理に影響を与える4つの分子サブタイプが同定されました。臨床的に実行可能なサブタイピングの手段を考案する努力の中で、ほとんどの学術病理学研究所で利用可能な組織学と5つの染色に基づいたアルゴリズムを考案しました。このアルゴリズムは、単一の施設（カナダ、トロントのセントマイケル病院病院）から107人の胃がん患者のコホートをサブタイプするために使用されました。腫瘍。びまん性組織学の腫瘍の87％はGSサブタイプに分類され、若い年齢では顕著でした。特徴的な分子の特徴を調べると、異常なp53免疫染色はCINサブタイプで最も頻繁に見られました（CINで43％対他の人では6％）が見られましたが、ARID1Aの損失はめったに見られませんでした（6％対35％）。HER2の過剰発現は、CIN腫瘍のみで見られました（CIN腫瘍の17％）。PD-L1陽性は、主にEBVおよびMSI腫瘍で見られました。TCGAの研究と同様に、サブタイプ間に生存の違いは見られませんでした。同様の戦略が、アルゴリズムにp53 IHCを追加して、アジア癌研究グループ（ACRG）分子サブタイピングを近似するために採用されました。ACRG研究に匹敵するARID1A損失とHER2過剰発現の速度が観察されました。要約すると、私たちのアルゴリズムは、大規模研究で報告された主要な分子的特徴を再現した胃癌をサブタイピングする臨床的に実行可能な手段を可能にしました。

Gastric cancers comprise molecularly heterogeneous diseases; four molecular subtypes were identified in the cancer genome atlas (TCGA) study, with implications in patient management. In our efforts to devise a clinically feasible means of subtyping, we devised an algorithm based on histology and five stains available in most academic pathology laboratories. This algorithm was used to subtype our cohort of 107 gastric cancer patients from a single institution (St. Michael's Hospital, Toronto, Canada), which was divided into 3 cases of EBV-positive, 23 of MSI, 27 of GS and 54 of CIN tumours. 87% of the tumours with diffuse histology were classified as GS subtype, which was notable for younger age. Examining for characteristic molecular features, aberrant p53 immunostaining was seen most frequently in the CIN subtype (43% in CIN vs. 6% in others), whereas ARID1A loss was rarely seen (6% vs. 35% in others). HER2 overexpression was seen exclusively in CIN tumours (17% of CIN tumours). PD-L1 positivity was seen predominantly in the EBV and MSI tumours. As with the TCGA study, no survival differences were seen between the subtypes. A similar strategy was employed to approximate the Asian Cancer Research Group (ACRG) molecular subtyping, with the addition of p53 IHC to the algorithm. We observed rates of ARID1A loss and HER2 overexpression that were comparable to the ACRG study. In summary, our algorithm allowed for clinically feasible means of subtyping gastric carcinoma that recapitulated the key molecular features reported in the large scale studies.