Copy Number Aberrations in Benign Serous Ovarian Tumors: A Case for Reclassification?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Serous ovarian carcinomas are the predominant epithelial ovarian cancer subtype and it has been widely believed that some or all of these may arise from precursors derived from the ovarian surface epithelium or fimbriae, although direct molecular evidence for this is limited. This study aimed to conduct copy number (CN) analysis using a series of benign and borderline serous ovarian tumors to identify underlying genomic changes that may be indicative of early events in tumorigenesis. EXPERIMENTAL DESIGN: High resolution CN analysis was conducted on DNA from the epithelial and fibroblast components of a cohort of benign (N = 39) and borderline (N = 24) serous tumors using the Affymetrix OncoScan assay and SNP6.0 arrays. RESULTS: CN aberrations were detected in the epithelium of only 2.9% (1 of 35) of serous cystadenomas and cystadenofibromas. In contrast, CN aberrations were detected in the epithelium of 67% (16 of 24) of the serous borderline tumors (SBT). Unexpectedly, CN aberrations were detected in the fibroblasts of 33% (13 of 39) of the benign serous tumors and in 15% (3 of 20) of the SBTs. Of the 16 cases with CN aberrations in the fibroblasts, 12 of these carried a gain of chromosome 12. CONCLUSIONS: Chromosome 12 trisomy has been previously identified in pure fibromas, supporting the concept that a significant proportion of benign serous tumors are in fact primary fibromas with an associated cystic mass. This is the first high resolution genomic analysis of benign serous ovarian tumors and has shown not only that the majority of benign serous tumors have no genetic evidence of epithelial neoplasia but that a significant proportion may be more accurately classified as primary fibromas.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».