Increased Detection of Metastatic Melanoma in Pediatric Sentinel Lymph Node Biopsies Using RT-PCR on Paraffin-embedded Tissue
Notice bibliographique
Résumé
Sentinel lymph node (SLN) biopsy has become integral in the staging of patients with melanoma, and entails detailed histologic examination with immunohistochemistry. Reverse transcriptase-polymerase chain reaction (RT-PCR) for tyrosinase transcripts has been used to increase sensitivity but requires a dedicated piece of tissue that does not undergo histologic examination. We developed a nested RT-PCR assay for tyrosinase applicable on paraffin-embedded tissue and applied this to a series of SLNs from pediatric patients with melanoma. Thirty-six SLNs from 4 females and 4 males were included in the study. Eight lymph nodes with reactive changes were included as controls. SLNs were examined histologically and immunohistochemically for S100, tyrosinase, and MART1. Seven patients had between 1 and 4 morphologically-positive SLNs and one patient had negative SLNs (HISTO+; 12/36, 33%). Three lymph nodes were excluded from molecular analysis owing to inadequate RNA, and 29 of the remaining 33 nodes were positive (MOL+; 88%). All patients had at least 1 SLN positive by RT-PCR. Twelve were HISTO+/MOL+; 17 were HISTO-/MOL+; and 4 were HISTO-/MOL-. All control lymph nodes were negative for tyrosinase transcripts. The application of RT-PCR for tyrosinase to paraffin-embedded tissue significantly increased the number of positive SLNs and upstaged one patient from negative to positive. The prognostic implications of such findings require further investigation, especially in the pediatric age group. Nonetheless, this technique provides a useful tool to determine the clinical significance of RT-PCR positivity in melanoma SLNs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».