A Novel Monoclonal Antibody Against DOG1 is a Sensitive and Specific Marker for Gastrointestinal Stromal Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Gastrointestinal stromal tumors (GIST) occur primarily in the wall of the intestine and are characterized by activating mutations in the receptor tyrosine kinases genes KIT or PDGFRA. The diagnosis of GIST relies heavily on the demonstration of KIT/CD117 protein expression by immunohistochemistry. However, KIT expression is absent in approximately 4% to 15% of GIST and this can complicate the diagnosis of GIST in patients who may benefit from treatment with receptor tyrosine kinase inhibitors. We previously identified DOG1/TMEM16A as a novel marker for GIST using a conventional rabbit antipeptide antiserum and an in situ hybridization probe. Here, we describe 2 new monoclonal antibodies against DOG1 (DOG1.1 and DOG1.3) and compare their staining profiles with KIT and CD34 antibodies on 447 cases of GIST. These included 306 cases with known mutational status for KIT and PDGFRA from a molecular consultation service. In addition, 935 other mesenchymal tumors and 432 nonsarcomatous tumors were studied. Both DOG1 antibodies showed high sensitivity and specificity for GIST, with DOG1.1 showing some advantages. This antibody yielded positive staining in 370 of 425 (87%) scorable GIST, whereas CD117 was positive in 317 of 428 (74%) GIST and CD34 in 254 of 430 (59%) GIST. In GIST with mutations in PDGFRA, 79% (23/29) showed DOG1.1 immunoreactivity while only 9% (3/32) and 27% (9/33) stained for CD117 and CD34, respectively. Only 1 of 326 (0.3%) leiomyosarcomas and 1 of 39 (2.5%) synovial sarcomas among the 935 soft tissue tumors examined showed positive immunostaining for DOG1.1. In addition, DOG1.1 immunoreactivity was seen in fewer cases of carcinoma, melanoma, and seminoma as compared with KIT.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».