The role of immunohistochemistry for smooth-muscle actin, p63, CD10 and cytokeratin 14 in the differential diagnosis of papillary lesions of the breast
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Histological differentiation of mammary papillary lesions can be difficult. The evaluation of myoepithelial cells can be helpful, with benign papilloma showing a continuous myoepithelial cell layer, which becomes attenuated or absent in malignant papillary lesions. METHODS: A large series of 100 papillomas (28 papillomas with florid epithelial hyperplasia) and 68 papillary carcinomas (9 invasive, 44 in situ, and 15 ductal carcinomas in situ (DCIS) involving papillomas) of the breast were stained for myoepithelial cells by immunohistochemistry using antibodies to smooth-muscle actin (SMA), p63, CD10 and cytokeratin (CK) 14. RESULTS: In the papillomas, using these four antibodies, myoepithelial cells were positive in 88%, 99%, 91% and 95% of cases, respectively, with SMA showing marked stromal component cell staining and CD10 showing epithelial and stromal staining. CK14 also showed epithelial staining in 71% of papillomas and 96% of papillomas with florid epithelial hyperplasia. In the papillary carcinomas, 36 (53%) cases showed staining of myoepithelial cells that were scattered, discontinuous and diminished in number and the remaining 32 (47%) cases did not show myoepithelial cells. Invasive papillary carcinoma has the lowest proportion (33%) with myoepithelial cells, and DCIS involving papillomas had the highest proportion (87%). CONCLUSIONS: p63 had the highest sensitivity and did not cross-react with stromal cells and only rarely with epithelial cells. CK14 has the added ability to distinguish between florid epithelial hyperplasia involving papilloma and DCIS involving papillomas. CK14 and p63 may be used as an adjunct in assessing difficult papillary lesions of the breast.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».