Significant frequency of MSH2/MSH6 abnormality in ovarian endometrioid carcinoma supports histotype‐specific Lynch syndrome screening in ovarian carcinomas
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Lynch syndrome screening in ovarian carcinoma is controversial. The aim of this study was to assess the frequency of deficient mismatch repair (dMMR) protein in a retrospective cohort enriched for non-high-grade serous carcinomas and its association with outcome within histological types. METHODS AND RESULTS: Tissue microarrays representing 612 ovarian carcinomas were tested for mismatch repair proteins (MLH1, PMS2, MSH2, and MSH6) by immunohistochemistry. dMMR was detected in 13.8% of endometrioid and 2.4% of clear cell carcinomas, but not in other histological types. Within endometrioid carcinomas, 11 of 25 dMMR cases showed abnormal MLH1/PMS2, 10 cases showed abnormal MSH2/MSH6, and four cases showed only abnormal MSH6, indicating that at least 7.7% of endometrioid carcinomas have dMMR probably related to Lynch syndrome. The four dMMR clear cell carcinomas showed abnormal MSH2/MSH6 in three cases and only abnormal MSH6 in one case, all probably related to Lynch syndrome. Within endometrioid carcinomas, dMMR was significantly associated with age <50 years, synchronous endometrial endometrioid carcinoma, a higher CA125 level at diagnosis, higher FIGO grade, absence of ARID1A, and at least 20 CD8-positive intraepithelial lymphocytes per high-power field, but was not associated with cancer-specific death. Age <50 years, higher CA125 levels at diagnosis and at least 20 CD8-positive intraepithelial lymphocytes per high-power field remained significant after adjustment for multiple testing, but their sensitivity for identifying dMMR remained insufficient. CONCLUSION: Our data support the policy of histotype-specific Lynch syndrome screening in ovarian carcinoma confined to endometrioid and clear cell carcinomas.
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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) | 0,001 | 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 ».