Histologic, Molecular, and Cytogenetic Features of Ovarian Cancers: Implications for Diagnosis and Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian epithelial carcinoma (OEC), the most common ovarian malignancy, is a heterogeneous disease with several histologic subtypes that show characteristic cytogenetic features, molecular signatures, oncologic signaling pathways, and clinical-biologic behavior. Recent advances in histopathology and cytogenetics have provided insights into pathophysiologic features and natural history of OECs. Several studies have shown that high- or low-grade serous, endometrioid, and clear cell carcinomas are characterized by mutations involving the TP53, K-ras/BRAF, CTNNB1, and PIK3CA genes, respectively. High-grade serous carcinomas, the most common subtype, often manifest with early transcoelomic spread of disease beyond the ovaries, whereas low-grade serous and mucinous carcinomas commonly manifest with early-stage disease, with a resultant excellent prognosis. On the basis of pathogenetic mechanisms, recent findings suggest a dualistic model of ovarian carcinogenesis consisting of types I and II. Type I (low-grade serous, mucinous, and endometrioid) cancers commonly arise from well-described, genetically stable precursor lesions (usually borderline tumors); manifest as large adnexal masses with early-stage disease; and have a relatively indolent clinical course, with an overall good prognosis. In contrast, type II carcinomas (high-grade serous, endometrioid, mixed, and undifferentiated variants) originate de novo from the adnexal epithelia, often demonstrate chromosomal instability, and have aggressive biologic behavior. Better knowledge of hereditary ovarian cancer syndromes and associated cytogenetic abnormalities has led to increased interest in novel biomarkers and molecular therapeutics. Genetic changes, pathologic features, imaging findings, and natural histories of a variety of histologic subtypes of OEC are discussed in this article.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».