Transitional Cell Carcinoma of the Ovary is Related to High-grade Serous Carcinoma and is Distinct From Malignant Brenner Tumor
Notice bibliographique
Résumé
Transitional cell tumors of the ovary include benign, borderline (atypically proliferating), and malignant Brenner tumors (BT), as well as transitional cell carcinoma (TCC). Some TCCs could conceivably be examples of malignant BT where the benign component has been overgrown. Our objectives were: (A) compare the immunophenotypes of BT and TCC and (B) examine a large cohort of ovarian carcinomas for cases with the immunophenotype of BT and transitional features but lacking a benign BT component. Seven BTs (3 benign, 3 borderline/atypically proliferating, 1 malignant) and 7 TCCs were stained for WT1, ER, p53, and p16(INK4a). The BTs were negative for WT1, p53 overexpression, ER (except for weak positivity in 1), and negative or weakly positive for p16(INK4a). In contrast, the TCCs stained as follows: 4/6 positive for WT1, 5/7 positive for ER, 2/7 strongly positive for p16(INK4a), and 6/7 showed abnormal p53, an immunophenotype resembling that of high-grade serous carcinoma. A database of 500 cases of ovarian carcinoma was searched and 116 showed an immunoprofile characteristic of BT: WT1 negative, ER negative, p16(INK4a) or weak positive, p53 negative (77 clear cell carcinoma, 14 endometrioid carcinoma, 12 mucinous carcinoma, 8 high-grade serous carcinoma). None of these tumors showed transitional features on review, indicating that if examples of malignant BT where there has been overgrowth of benign BT components exist, they are rare. Our results suggest that BT and TCC are unrelated, and should not be combined for classification purposes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».