Chromosomal abnormalities determined by comparative genomic hybridization are helpful in the diagnosis of atypical hepatocellular neoplasms
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To explore the utility of cytogenetic abnormalities in the distinction of hepatic adenoma (HA) and well-differentiated hepatocellular carcinoma (HCC). METHODS AND RESULTS: Array-based comparative genomic hybridization (CGH) was used to determine chromosomal abnormalities in 39 hepatocellular neoplasms: 12 HA, 15 atypical hepatocellular neoplasms (AHN) and 12 well-differentiated HCC. The designation of AHN was used in two situations: (i) adenoma-like neoplasms (n = 8) in male patients (any age) and women >50 years and <15 years old; (ii) adenoma-like neoplasms with focal atypical features (n = 7). CGH abnormalities were seen in none of the HAs (0/12), eight (53%) AHNs and 11 (92%) HCCs. The number and nature of abnormalities in AHN was similar to HCC with gains in 1q, 8q and 7q being the most common. Although follow-up information was limited, recurrence and/or metastasis were observed in three AHNs (two with abnormal, one with normal CGH). CONCLUSIONS: Adenoma-like neoplasms with focal atypical morphological features or unusual clinical settings such as male gender or women outside the 15-50 year age group can show chromosomal abnormalities similar to well-differentiated HCC. Even though these tumours morphologically mimic adenoma, they can recur and metastasize. Determination of chromosomal abnormalities can be useful in the diagnosis of AHN.
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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 ».