The application of next‐generation sequencing‐based molecular diagnostics in endometrial stromal sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Endometrial stromal sarcomas (ESSs) are divided into low-grade and high-grade subtypes, with the latter showing more aggressive clinical behaviour. Although histology and immunophenotype can aid in the diagnosis of these tumours, genetic studies can provide additional diagnostic insights, as low-grade ESSs frequently harbour fusions involving JAZF1/SUZ12 and/or JAZF1/PHF1, whereas high-grade ESSs are defined by YWHAE-NUTM2A/B fusions. The aim of this study was to evaluate the utility of a next-generation sequencing (NGS)-based assay in identifying ESS fusions in archival formalin-fixed paraffin-embedded tumour samples. METHODS AND RESULTS: We applied an NGS-based fusion transcript detection assay (Archer FusionPlex Sarcoma Panel) that targets YWHAE and JAZF1 fusions in a series of low-grade ESSs (n = 11) and high-grade ESSs (n = 5) that were previously confirmed to harbour genetic rearrangements by fluorescence in-situ hybridization (FISH) and/or reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) analyses. The fusion assay identified junctional fusion transcript sequences that corresponded to the known FISH/RT-PCR results in all cases. Four low-grade ESSs harboured JAZF1-PHF1 fusions with different junctional sequences, and all were correctly identified because of the open-ended nature of the assay design, using anchored multiplex polymerase chain reaction. Seven non-ESS sarcomas were also included as negative controls, and no strong ESS fusion candidates were identified in these cases. CONCLUSIONS: Our findings demonstrate good sensitivity and specificity of an NGS-based gene fusion assay in the detection of ESS fusion transcripts.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».