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Enregistrement W1976572351 · doi:10.1097/pai.0b013e318244ff4b

Sox10 and S100 in the Diagnosis of Soft-tissue Neoplasms

2012· article· en· W1976572351 sur OpenAlexaff
Jason Karamchandani, Torsten O. Nielsen, Matt van de Rijn, Robert B. West

Notice bibliographique

RevueApplied immunohistochemistry & molecular morphology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCentre for Advancing Health Outcomes
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSOX10Synovial sarcomaNeural crestS100 proteinPathologySarcomaDermatofibrosarcoma protuberansImmunohistochemistryNeurofibromaMedicineMalignant peripheral nerve sheath tumorSoft tissue sarcomaSoft tissueTissue microarrayBiologyNeurofibromatosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite a well-characterized lack of specificity, pathologists routinely employ S100 in the diagnosis of neural crest-derived tumors. Recent studies have shown that Sox10 is a reliable marker of neural crest differentiation that is consistently expressed in schwannian and melanocytic tumors. We sought to validate these results in a larger series of soft tissue neoplasms of both neural crest and non-neural crest origin, and to further characterize the sensitivity and specificity of Sox10 for use in clinical diagnosis. We evaluated Sox10 and S100 mRNA levels in 122 cases of peripheral nerve sheath tumors and synovial sarcoma and used immunohistochemistry for Sox10 and S100 protein expression in 1012 tissue specimens. This study includes 174 tissue microarray cases previously reported by Nonaka and colleagues, which include cases of melanoma, dermatofibrosarcoma protuberans, neurofibroma, synovial sarcoma, clear-cell sarcoma, malignant peripheral nerve sheath tumor (MPNST), perineurioma, and schwannoma. Synovial sarcomas expressed significantly higher levels of S100B than Sox10 (P=7.9×10), and no significant Sox10 mRNA expression was identified in synovial sarcoma (n=40), whereas 18/40 cases showed comparatively increased levels of S100 mRNA. The majority of schwannomas (n=26) and neurofibromas (n=28) showed relatively an increased expression of both Sox10 and S100 mRNA. MPNSTs (n=28) showed variable levels of Sox10 and S100 mRNA expression, and these expression levels were highly correlated (Pearson correlation coefficient r=0.79). In contrast, immunohistochemistry performed on a larger and more varied number of cases highlighted significant differences between the 2 proteins. We identified 5 non-neural, nonmelanocytic sarcoma types in which a subset of cases showed S100 protein expression: synovial sarcoma (12/79, 15%), Ewing sarcoma (3/14, 21%), rhabdomyosarcoma (4/17, 24%), chondrosarcoma (3/4, 75%), and extraskeletal myxoid chondrosarcoma (5/11, 45%). For each of these entities, we identified cases with strong and diffuse S100 staining. Of these cases, only 1 case of rhabdomyosarcoma showed focal Sox10 positivity. In 78 cases of MPNST, S100 increased the sensitivity (31/78, 40%) as compared with Sox10 (21/78, 27%), but the majority of these cases were negative for both Sox10 and S100 (44/78, 56%). Sox10 proved superior to S100 in the detection of desmoplastic melanoma (7/9, 78%) and clear-cell sarcoma (4/7, 57%). We also report for the first time Sox10 expression in 26 cases of granular cell tumor, further supporting the neural crest derivation of this tumor. Excluding MPNST, S100 and Sox10 showed similar sensitivity in tumors of neural crest origin (140/148, 95% and 137/148, 93%, respectively). In summary, Sox10 shows an increased specificity for tumors of neural crest origin compared with S100: Sox10 was positive in only 5 of 668 cases (99% specificity) in nonschwannian, nonmelanocytic tumors, whereas S100 was positive in 53 of 668 cases (91% specificity). Sox10 should be used in the place of or along with S100 in soft tissue tumor diagnosis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations347
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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