Extracto
esfuerzos de desarrollo de fármacos actuales en el cáncer gástrico se dirigen contra varios blancos moleculares que impulsan el crecimiento de esta neoplasia. Sin embargo la heterogeneidad intratumoral biomarcador, comúnmente observada en el cáncer gástrico, podría dar lugar a sesgos en la selección de los pacientes. MET, ATM, FGFR2, y HER2 fueron perfilados en muestras de biopsia de cáncer gástrico. Una evaluación patológica innovador se realiza a través de puntuación de biopsias individuales contra biopsias enteros de un único paciente para permitir la evaluación heterogeneidad. Después de esto, se estimaron los riesgos de falsos negativos para cada biomarcador
in silico
. 166 casos de cáncer gástrico con múltiples biopsias de pacientes individuales se recogieron del Hospital Renji Shanghai. Siguiendo los criterios preestablecidos, 56 ~ 78% de los casos mostraron baja, 15 ~ 35% mostraron mediano y 0 ~ 11% mostró una alta heterogeneidad dentro de los biomarcadores perfiladas. Si 3 biopsias se obtuvieron de un solo paciente, el riesgo de falsos negativos para la detección de los biomarcadores fue cercano al 5% (a excepción de FGFR2: 12,2%). Cuando se recogieron 6 biopsias, el riesgo de falsos negativos se acercó a 0%. Nuestro estudio demuestra el beneficio de la toma de biopsias múltiples cuando se considera la estrategia biomarcador medicina personalizada, y proporciona un ejemplo para hacer frente al desafío de la heterogeneidad intratumoral biomarcador uso de la evaluación patológica alternativas y métodos estadísticos
Visto:. Vosotros P, Zhang M, S Fan, Zhang T, H Fu, Su X, et al. (2015) La heterogeneidad intratumoral de HER2, FGFR2, CMET y ATM en el cáncer gástrico: Optimización de la medicina personalizada a través innovador Patológica y Análisis Estadístico. PLoS ONE 10 (11): e0143207. doi: 10.1371 /journal.pone.0143207
Editor: Daniele Generali, Instituti Ospitalieri di Cremona, Italia
Recibido: 30 Julio, 2015; Aceptado: 2 de noviembre de 2015; Publicado: noviembre 20, 2015
Derechos de Autor © 2015 de Ye et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Disponibilidad de datos: Todos los datos relevantes están dentro del papel
Financiación:. AstraZeneca ha patrocinado este estudio. El donante proporcionó apoyo en forma de salarios de los autores [PY, MZ, SF, TZ, HF, XS, PG y XY] y proporcionado las instalaciones y recursos para completar este estudio. Las funciones específicas de estos autores se articulan en la sección "autores contribuciones"
Conflicto de intereses:. Autores afiliados a AstraZeneca son empleados a tiempo completo y /o grupos de interés de AstraZeneca. Este estudio fue patrocinado por AstraZeneca. Esto no altera la adhesión de los autores a PLoS ONE políticas sobre los datos y compartir materiales. Los autores declaran que no tienen otros intereses en competencia.
Introducción
El cáncer gástrico (CG) es uno de los cánceres más comunes en todo el mundo, con aproximadamente la mitad de los casos se presenta en Asia oriental (principalmente China), y es la tercera causa principal de muerte relacionada con el cáncer en todo el mundo [1]. A pesar de que la incidencia está disminuyendo, la mayoría de los casos de CG se diagnostican en una fase avanzada y el pronóstico de la enfermedad sigue siendo pobre [2]. La mediana de supervivencia para GC metastásico es de menos de un año, mientras que la tasa de supervivencia global a los 5 años es inferior al 7% [3].
heterogeneidad intra-tumoral se observa comúnmente en GC. En la década de 1980, de Aretxabala
et al
evaluó 222 muestras de 37 casos de CG y se encontró una mezcla de muestras diploides y aneuploides o diferentes stemlines aneuploides en el mismo caso (llamado heterogeneidad contenido de ADN) en el 33% de primaria tumores [4]. Un estudio similar de Yonemura
et al
mostró una heterogeneidad del contenido de ADN de 69% en 65 muestras de GC resecados [5]. Recientemente, Yang
et al
evaluadas muestras de GC de 148 pacientes y encontraron una tasa de heterogeneidad de 79,3% en el receptor del factor de crecimiento epitelial humano 2 (HER2) sobreexpresión de la proteína y 44% en
HER2
amplificación génica [6]. En consecuencia, la alta heterogeneidad intra-tumoral observado en GC es probable que contribuya a la resistencia al tratamiento y peor pronóstico de los pacientes [7, 8], y en última instancia representa un problema sin resolver considerables para los médicos, patólogos e investigadores
.
varias dianas moleculares disponen actualmente en cualquiera de los tratamientos con fármacos aprobados o terapéuticos prometedores en fase de desarrollo clínico en GC. HER2 juega un papel importante en la tumorigénesis del cáncer de mama, cáncer de ovario y cáncer gástrico [9] y Trastuzumab, un anticuerpo monoclonal contra HER2, ha sido aprobado para el tratamiento de GC [10]. El gen del factor mesenquimal-epitelial (MET) codifica una proteína que es el único receptor conocido para el factor de crecimiento de hepatocitos (HGF) ligando [11].
MET
amplificación de genes y la sobreexpresión de la proteína se ha demostrado que conducir a la activación constante de la vía de señalización de MET que contribuye al crecimiento tumoral, la angiogénesis y la metástasis [12]. Varios inhibidores de MET están actualmente en ensayos clínicos de GC, incluyendo Savolitinib (Fase 1 (NCT02252913) [13]) y AMG337 (Fase 2 (NCT02016534)). Del mismo modo, el receptor del factor de crecimiento de fibroblastos 2 (FGFR2) también está implicada en la proliferación celular, la diferenciación y la motilidad, y la amplificación de la
FGFR2
gen juega un papel importante en la tumorigénesis de GC, subrayando de ese modo su atracción como el desarrollo de fármacos objetivo [14-16]. Ataxia telangiectasia mutada (ATM) es una proteína quinasa que pertenece a la 3 'quinasa de la familia fosfatidilinositol (PI3K), y en condiciones normales se activa en respuesta al ADN de doble filamento se rompe [17]. deficiencia de ATM está relacionada con una alta incidencia de enfermedades malignas del tejido [18-20] y tumores ATM con deficiencia de células son sensibles a la poli (ADP-ribosa) polimerasa-1 (PARP) la inhibición, un objetivo potencial que se ha propuesto para el tratamiento de GC en varios estudios anteriores [21-24]. Lynparza, el primer estadounidense y europea aprobada inhibidor de PARP focalización /2 cáncer de ovario mutante BRCA1, que actualmente está experimentando un ensayo clínico de fase III en GC (NCT01924533) y se emplea un enfoque paciente selección de biomarcadores usando la expresión ATM por IHC (publicación en prensa) .
En la época actual de desarrollo de fármacos molecularmente dirigidos, se espera que los biomarcadores para predecir con exactitud la respuesta clínica [25]. Alta heterogeneidad tumoral sin embargo, puede dar lugar a un sesgo de detección de biomarcadores si las muestras se obtienen a partir de una pequeña región del tumor en lugar de todo el tejido tumoral (por ejemplo, muestras resecado quirúrgicamente son generalmente de 2 cm x 2 cm solamente). Por el contrario, las muestras de biopsias se obtienen generalmente de diferentes regiones de todo el tumor y es probable que sea más representativo de la situación general de la expresión de biomarcadores de los pacientes, con el argumento de su potencial para reducir el impacto de la heterogeneidad intratumoral sobre el sesgo de selección de los pacientes.
en nuestro estudio, con el fin de evaluar mejor la heterogeneidad intratumoral, hemos empleado la biopsia quirúrgica como nuestra estrategia de muestreo del tumor. Además, se realizó una evaluación patológica innovadora a través de puntuación de las biopsias individuales contra las biopsias de pacientes individuales enteros. Aquí, también emplean métodos estadísticos para estimar los falsos riesgos de detección negativas en el análisis de los números finitos de biopsias con el fin de comprender la relación entre el número de biopsias y el riesgo de seleccionar un paciente positivo falso para un tratamiento o inclusión particular, en un ensayo clínico .
Materiales y Métodos
información al paciente
Archivo de muestras de biopsia del GC se obtuvieron de 166 pacientes que recibieron un examen gastroscopia con biopsias múltiples de diferentes áreas tumorales de cada paciente entre 2007 y 2014 en el Hospital Renji, Shanghai, china. Antes consentimiento informado por escrito se obtuvo de todos los pacientes y el protocolo de estudio fue aprobado por el Comité de Ética del Hospital Renji. Todas las muestras fueron revisados por dos patólogos capacitados para el diagnóstico de GC y cuarenta muestras fueron excluidos del estudio debido a la mala calidad del tejido.
inmunohistoquímica (IHC): perfil
muestras fijadas con formalina y embebidos en parafina (FFPE) se seccionaron a 4 micras de espesor. Para la tinción de MET, se utilizó un anticuerpo monoclonal anti-conejo total de MET (CMET SP44, Ventana Medical Systems, AZ, EE.UU.) y el ensayo se realizó en un centro de tinción automático (Descubrimiento XT, Ventana Medical Systems, AZ, EE.UU.). ATM tinción se realizó utilizando un anticuerpo monoclonal de conejo anticuerpo anti-ATM (ab32420, Abcam, MA, EE.UU.) en un sistema de tinción automática (Thermo Scientific, MA, EE.UU.). HER2 tinción se realizó utilizando el kit HercepTest (Dako, Dinamarca) según las instrucciones del fabricante en un centro de tinción automático (Descubrimiento XT, Ventana Medical Systems, AZ, EE.UU.).
La hibridación fluorescente in situ (FISH)
La prueba FISH-bicolor se realizó tal como se describe anteriormente [26].
HER2 /CEP17
sondas fueron adquiridos de Vysis (IL, EE.UU., Cat.#30-171060).
MET
y
FGFR2
sondas fueron preparados por medio del etiquetado BAC (CTD-2270N20 y RP11-62L18, respectivamente) de ADN con Red-dUTP (Enzo Biochem, Nueva York, EE.UU., Cat.#02N23- 050),
CEP10
-Spectrum verde y
CEP7
-Spectrum sondas verdes fueron comprados a Vysis (Cat.#32-112010 y#32-132.007, respectivamente) y utilizados como controles internos para
FGFR2
y
MET
sondas
Patología evaluación de biopsias
sobre la base de H & amp;. e tinción, cada biopsia con células tumorales adecuadas (más de 50 las células tumorales) fue en primer lugar marcados por un patólogo. A continuación, el estado de biomarcador incluyendo IHC y FISH de tinción MET, ATM, FGFR2 y HER2 se evaluaron en cada biopsia. se dieron puntuaciones individuales para cada biomarcador para cada biopsia (Figura 1).
Este es un caso de ejemplo que muestra la puntuación individual dada a cada biopsia para cada biomarcador. Además, la figura también muestra la heterogeneidad de la condición de biomarcador entre diferentes biopsias en el mismo caso.
De acuerdo con MetMAb juicio en GC (NCT01662869), para la tinción IHC MET, una biopsia que muestra IHC 3+ se define como positivo; FISH para MET, la biopsia muestra
MET
número de copia de genes media ≥ 5 se define como positivo. Dado que el ensayo en curso para otro inhibidor de MET, AZD6094 (NCT02449551), usos
MET
número de copia de genes media ≥ 4 como de corte para el brazo tratamiento de agente único en pacientes con cáncer gástrico, que divide el grupo negativo FISH MET en dos subgrupos (
MET
copia de genes promedio en número ≥ 4 y & lt; 5 y
gen MET
promedio en número de copia & lt; 4). Para la tinción IHC ATM, la biopsia muestra IHC 0 se define como negativo según olaparib ensayo (NCT01063517). Para los peces FGFR2, la biopsia muestra
FGFR2
amplificación de genes (copia promedio en número ≥ 6) se define como positivo según ensayos de AZD4547 (NCT01457846) y dovitinib (NCT01719549). Para HER2, la biopsia muestra HER2 IHC 3+ o HER2 IHC 2+ más
HER2
amplificación de genes se define como positivo según ToGA ensayo (NCT01041404).
Para MET IHC, FISH MET, FGFR2 FISH y HER2, los casos con
cualquier Red de las biopsias que muestran positivos se definen como casos positivos. Para la tinción IHC ATM, los casos con todas las biopsias muestran negativo se definen como casos negativos
La heterogeneidad grado evaluación
Después de la revisión del patólogo, el grado de heterogeneidad de biomarcadores se determinó de acuerdo con los siguientes criterios:.
alta heterogeneidad: & lt; 25% de las biopsias con TEM IHC 3+,
MET
amplificación del gen, ATM IHC 0,
FGFR2
amplificación de genes, o positividad de HER2
heterogeneidad Medio:. ~ 25% 50% de las biopsias con TEM IHC 3+,
MET
amplificación del gen, ATM IHC 0,
FGFR2
amplificación de genes, o HER2 positividad
bajo la heterogeneidad:. ≥50% biopsias con TEM IHC 3+,
MET
amplificación del gen, ATM IHC 0,
FGFR2
amplificación de genes, o HER2 positividad.
Para MET IHC, FISH MET, FISH FGFR2 y HER2 positividad, se calcularon los porcentajes medios de biopsias positivas en un caso individual entre los casos positivos. Para ATM se calculó IHC, el porcentaje medio de biopsias negativas ATM IHC en un caso individual entre los casos con biopsia negativa al menos un cajero automático. Los intervalos de confianza del 95% de los valores medios anteriores fueron evaluados por bootstrapping.
Falso riesgo de detección negativa evaluación
Para cada biomarcador y un número predefinido de biopsias
n gratis (0 & lt ; n & lt; número máximo de biopsias de una muestra), todos los posibles escenarios de la elección
n
biopsias de cada muestra y hacer una determinación de la condición de los biomarcadores para la muestra basada en el
n
biopsias elegidos fueron generados computacionalmente.
, se evaluaron los riesgos de la detección de falsos negativos
sobre la base de los escenarios enumerados anteriormente. Para TEM IHC, FISH MET, FGFR2 FISH, y la positividad de HER2, el riesgo de detección de falsos negativos con
n
biopsias de cada muestra se definió como el número esperado de la relación entre el número de muestras positivas que tienen negativo resultados de detección con
n
biopsias y el número total de muestras positivas. Para ATM IHC, el riesgo de detección de falsos negativos con
n
biopsias de cada muestra se definió como el valor esperado de la relación entre el número de muestras no negativos con todas las biopsias negativas con
n
biopsias de cada muestra, y el número total de muestras ATM no negativo.
Todos los cálculos se exacta excepto ATM IHC con una biopsia de cada muestra debido a la cantidad extremadamente grande de posibles escenarios. Para ATM IHC con una biopsia de cada muestra, el riesgo de detección de falsos negativos se estimó mediante la adopción de un subconjunto al azar de 30 muestras no negativos sin reemplazo a la vez, la computación el riesgo de detección de falsos negativos en el subconjunto, repitiendo el proceso 22000 tiempos y teniendo un promedio de los riesgos de la detección de falsos negativos de los 22.000 subconjuntos aleatorios. Además, se informó que el 95% intervalo de confianza de este riesgo estimado.
Resultados
Descripción general de los números de biopsia de GC en muestras clínicas
En esta cohorte, el número de biopsia muestras de un solo paciente fue de 1 a 9, con la mediana de los dos biopsias totales y positivos (con células tumorales) en 4. los números de biopsia positivas fueron ligeramente menos de los números de biopsia totales. Los casos con 3 ~ 4 y 5 ~ 6 biopsias positivas representaron el 47% y 25% respectivamente del total de las muestras recogidas (figura 2).
(A) Distribución del número total y biopsia positiva. En esta cohorte GC chino, números de biopsia totales varían de 1 a 9, con una mediana de 4. biopsia positiva (biopsia con tumor) es ligeramente menor que el número total de biopsia. (B) Distribución del número de biopsias positivas. La mayoría de los números de biopsia caiga en 3 ~ 4 (47%) y 5 ~ 6 (25%).
grado de heterogeneidad y la falsa valoración negativa
En los 18 casos positivos MET IHC (figura 3A), el 61% de los casos mostró una heterogeneidad baja, el 33%, medio y 5.5% mostró una alta heterogeneidad. La media del porcentaje de biopsias positivas MET en un caso individual entre los 18 casos positivos fue de 65,78% (IC del 95%: 52,14% -79,60%). La tasa de detección de falsos negativos MET se estimó en alrededor de 3,39% con 4 biopsias y se acercó a 0% cuando se toman muestras de biopsias 6 (figura 4A).
La heterogeneidad de la distribución de la expresión de proteínas MET (A),
MET
número de copias del gen de la media (B), expresión de la proteína ATM (C),
FGFR2
amplificación (D), y la positividad de HER2 (e). AMP: la amplificación. AVG:. Número medio de copias
Los riesgos de la detección de falsos negativos a lo largo de diferentes números de biopsia en MET IHC (A), MET FISH (B), ATM IHC (C), FGFR2 FISH (D) y HER2 (e). Nota: * estimado por remuestreo, IC del 95%:. 7,5% -20,94%
En los 13 casos positivos MET FISH (Figura 3B), el 77% de los casos mostró una heterogeneidad baja, mientras que el 15% mostró mediano y 8% mostró una alta heterogeneidad. La media del porcentaje de biopsias positivas MET pescado en un caso individual entre los 13 casos positivos fue de 74,05% (IC del 95%: 57,53% -89,10%). La tasa de detección de falsos negativos MET FISH se estima en alrededor de 3,30% con 4 biopsias y se acercó a 0% cuando se toman muestras de biopsias 7 (figura 4B). Además, se encontró una correlación significativa entre la puntuación MET IHC y FISH resultados MET (p & lt; 0,01, κ = 0,62, prueba exacta de Fisher)
En los 58 casos con biopsia negativa al menos un cajero automático (Figura 3C) , el 62% de los casos mostró una heterogeneidad baja, mientras que el 35% mostró mediano y 3,6% mostró una alta heterogeneidad. El porcentaje medio de biopsias negativas ATM IHC en un caso individual entre los 58 casos fue 63,07% (IC del 95%: 54,93% -71,39%). La tasa de detección de falsos negativos ATM IHC se estimó en alrededor de 0,19% con 4 biopsias, y se acercó a 0% con 5 biopsias (Figura 4C).
En los casos positivos 9 FGFR2 FISH, el 56% de los casos mostró baja heterogeneidad, el 33%, medio y 11% mostró una alta heterogeneidad (figura 3D). La media del porcentaje de biopsias positivas FGFR2 pescado en un caso individual entre los 9 casos positivos fue de 56,30% (IC del 95%: 36,85% -76,85%). El FISH FGFR2 tasa de detección de falsos negativos se estimó en alrededor de 3,70% con 4 biopsias y se acercó a 0% con 6 biopsias (Figura 4D) guía.
En los 32 casos HER2 positivos, el 78% de los casos mostró una heterogeneidad baja, mientras que el 22% mostró una heterogeneidad medio y ninguno de los casos mostró una alta heterogeneidad (figura 3E). El porcentaje medio de biopsias HER2 positivos en un caso individual entre los 32 casos positivos fue de 75,16% (IC del 95%: 65,88% -85,11%). La tasa de detección de falsos negativos HER2 se estimó en alrededor de 0,21% con 4 biopsias y se acercó a 0% con 5 biopsias (Figura 4E).
Discusión
intra-tumoral heterogeneidad biomarcador ha sido durante mucho tiempo un problema en la selección de pacientes para ensayos clínicos y por lo tanto, la comprensión de la heterogeneidad del tumor es crucial para el éxito del despliegue de una estrategia personalizada de la salud biomarcador (PHB). Sin embargo, pocos estudios han abordado hasta el momento este problema y no hay una estrategia estandarizada para medir el grado de heterogeneidad tumoral. En este estudio, tomamos un enfoque novedoso al anotar cada biopsia individual y el cálculo del nivel de heterogeneidad dentro de cada caso. Nuestros resultados mostraron que los altos niveles de heterogeneidad sólo se encontraron en el 0 ~ 11% de los terminales positivo (o negativo para ATM) de los casos, mientras que la mayoría de los casos positivos (56% ~ 78%) mostraron una heterogeneidad baja, lo que indica un nivel relativamente bajo de heterogeneidad para nuestros biomarcadores seleccionados en esta cohorte de casos de CG.
Además, también se llevaron a cabo evaluaciones de falsos negativos para cada biomarcador para estimar las tasas de falsos negativos asociados con la recolección de diversos números de biopsias. Los resultados mostraron que cuando se recogieron 3 o más biopsias, las falsas riesgos negativos estaban cerca de 5% para todos los biomarcadores analizados (7,14%, 5,16%, 0,86% y 1,41%, respectivamente, para TEM IHC, MET FISH, ATM IHC, y HER2 ). Este número (3-4 biopsias) es aproximadamente equivalente a la media de biopsias recogidas en la práctica clínica para esta cohorte y como tal, indica el riesgo de falsos negativos relativamente bajo asociado con estos biomarcadores en nuestra cohorte. Una excepción que FGFR2 FISH mostró una tasa de falsos negativos más alta (12,2% tasa de falsos negativos durante 3 biopsias), podría ser debido al tamaño de la muestra FGFR2-positivo limitada (9 muestras positivas). Cuando un total de 6 biopsias se obtuvieron de un solo paciente, el riesgo de falsos negativos para MET, ATM, FGFR2 y HER2 se acercó a 0% en esta cohorte. Estos resultados proporcionan un ejemplo de cómo un número creciente de biopsia podría ser utilizado para hacer frente al desafío de la heterogeneidad de biomarcadores en la implementación de los enfoques de selección de pacientes clínicos.
Teniendo en cuenta la importancia de la selección de los pacientes precisa en los ensayos clínicos, creemos firmemente que un abordaje adecuado heterogeneidad biomarcador es crítico para el éxito. Por ejemplo, MetMAb mostró una mejora significativa tanto en la supervivencia libre de progresión (2,9 frente a 1,5 meses) y la supervivencia global (12,6 frente a 3,8 meses) [27] en un estudio de fase 2 (NCT01590719) Sin embargo, esta mejora no transfirió con éxito a la configuración de la fase 3 (NCT01662869). En particular, MET sobreexpresión de la proteína (por IHC) fue seleccionado como un paciente criterios de selección [28]. Aunque todavía un tema de debate, es posible que la promesa de MetMAb en la fase 2 pero su fracaso en fase 3 era al menos en parte, una consecuencia de la heterogeneidad del tumor, y la incapacidad de la estrategia de selección de los pacientes (IHC) para abordar robustamente la desafío de la heterogeneidad intra-tumoral en GC.
por último, también hemos comparado el (o tasa de negatividad para ATM) tasa de positividad de los biomarcadores detectados en esta cohorte de muestras de biopsia con las muestras quirúrgicas de nuestros estudios anteriores ( Tabla 1). Con la excepción de ATM, tanto la biopsia y muestras quirúrgicas fueron recogidas del mismo hospital local. Los resultados mostraron que aunque las tasas de positividad son más altos (por cajero automático, las tasas de negatividad son más bajos) en muestras de biopsia, los resultados generales en las muestras de biopsia fueron similares a las muestras quirúrgicas. Este aumento de la tasa de positividad (o disminución de la tasa de negatividad para ATM) está probablemente explica por la detección de casos positivos usando múltiples biopsias, que se pasaron por alto el uso de estrategias de muestreo anteriores (es decir. Resecciones quirúrgicas).
El positivo /negativo tarifa para cada biomarcador es comparable entre las muestras de biopsia de este estudio y las muestras quirúrgicas perfiladas en nuestros estudios anteriores, incluyendo ATM [29] y otros biomarcadores [26]. Un ligero aumento en las tasas de positivos para los marcadores biológicos (o disminución de la tasa negativa para ATM) se observó, lo que podría explicarse por la detección de muestras positivas que se perdió previamente en el análisis de muestras quirúrgicas debido a la heterogeneidad intratumoral. Ambas muestras de biopsias quirúrgicas y se obtuvieron de la misma hospital local [26], a excepción de ATM [29].
En su conjunto, este estudio ha abordado el desafío de la heterogeneidad del tumor desde un ángulo innovador mediante el uso de biopsias como el método de muestreo del tumor y dar puntuaciones de biomarcadores individuales a cada biopsia. Nuestros resultados muestran un nivel relativamente bajo de heterogeneidad entre los biomarcadores analizados en esta cohorte. Sin embargo, el grado de heterogeneidad dentro de otras cohortes de pacientes puede ser diferente y debe ser analizada en una base de caso por caso. Además, nuestros resultados mostraron una disminución en la tasa de detección de falsos negativos que corresponde con un aumento en el número de biopsia para todos los biomarcadores ensayados en el presente documento, lo que demuestra el beneficio de muestreo de biopsia múltiple y sirve como un ejemplo de abordar la heterogeneidad intra-tumoral utilizando métodos estadísticos.
Reconocimientos
gracias a AstraZeneca por patrocinar este estudio.