Fluorescence Visualization Detection of Field Alterations in Tumor Margins of Oral Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Genetically altered cells could become widespread across the epithelium of patients with oral cancer, often in clinically and histologically normal tissue, and contribute to recurrent disease. Molecular approaches have begun to yield information on cancer/risk fields; tissue optics could further extend our understanding of alteration to phenotype as a result of molecular change. EXPERIMENTAL DESIGN: We used a simple hand-held device in the operating room to directly visualize subclinical field changes around oral cancers, documenting alteration to fluorescence. A total of 122 oral mucosa biopsies were obtained from 20 surgical specimens with each biopsy being assessed for location, fluorescence visualization (FV) status, histology, and loss of heterozygosity (LOH; 10 markers on three regions: 3p14, 9p21, and 17p13). RESULTS: All tumors showed FV loss (FVL). For 19 of the 20 tumors, the loss extended in at least one direction beyond the clinically visible tumor, with the extension varying from 4 to 25 mm. Thirty-two of 36 FVL biopsies showed histologic change (including 7 squamous cell carcinoma/carcinomas in situ, 10 severe dysplasias, and 15 mild/moderate dysplasias) compared with 1 of the 66 FV retained (FVR) biopsies. Molecular analysis on margins with low-grade or no dysplasia showed a significant association of LOH in FVL biopsies, with LOH at 3p and/or 9p (previously associated with local tumor recurrence) present in 12 of 19 FVL biopsies compared with 3 of 13 FVR biopsies (P=0.04). CONCLUSIONS: These data have, for the first time, shown that direct FV can identify subclinical high-risk fields with cancerous and precancerous changes in the operating room setting.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».