The <i>FGFR3</i> Mutation is Related to Favorable pT1 Bladder Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Stage pT1 bladder cancer comprises a heterogeneous group of tumors for which different management options are advocated. FGFR3 mutations are linked to favorable (low grade/stage) pTa bladder cancer while altered P53 is common in cases of high grade, muscle invasive (pT2 or greater) bladder cancer. We determined the frequency of FGFR3 mutations and P53 alterations in patients with pT1 bladder cancer and correlated these data to histopathological variables and clinical outcomes. MATERIALS AND METHODS: We included 132 patients with primary pT1 bladder cancer from a total of 2 academic centers. A uropathologist reviewed the slides for grade and confirmed the pT1 diagnosis. FGFR3 mutation status was examined by SNaPshot® analysis and P53 expression was determined by standard immunohistochemistry. Kaplan-Meier and multivariate analyses were used to assess progression. RESULTS: FGFR3 mutations were detected in 37 of 132 pT1 bladder cancer cases (28%) and altered P53 was seen in 71 (54%). Only 8% of patients had the 2 molecular alterations (p = 0.001). FGFR3 mutation correlated with lower grade and altered P53 correlated with high grade pT1 bladder cancer. Median followup was 6.5 years. FGFR3 mutation status and carcinoma in situ were significant for predicting progression on univariate and multivariate analyses but P53 status was not. CONCLUSIONS: FGFR3 mutations selectively identify patients with pT1 bladder cancer who have favorable disease characteristics. Further study may confirm that FGFR3 identifies those who would benefit from a conservative approach to the disease.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».