Fluorescent In-situ Hybridization Study of Non-papillary Oncocytic/Eosinophilic Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Papillary renal cell carcinoma (PRCC) and clear cell RCC (CRCC) can display extensive areas with oncocytic/eosinophilic changes and may be associated with either minimal papillary architecture. These nonpapillary oncocytic/eosinophilic RCC often mimic renal oncocytoma (RO). We investigated numeric changes of chromosomes 7, 17, and Y and loss of the small arm of chromosome 3 in the above-mentioned oncocytic RCC by using the florescent in-situ hybridization (FISH). MATERIALS AND METHODS: Archival cases of oncocytic RCC previously screened by immunohistochemical study were submitted for FISH. RESULTS: There were a total of 9 cases out of a total of 650 renal carcinomas surgically resected. Seven tumors displayed an immunoprofile of CRCC or PRCC with RCC(+)/CD117(-) and variable reactivity for CK7 and α-methylacyl-CoA racemase. FISH showed trisomies 7/17 with or without loss of Y in 5 tumors. Loss of loci 3p25 and 3p14 was identified in another 2 cases. The remaining 2 carcinomas previously reported as malignant RO owing to cytological atypia and lymph node metastasis showed immunoprofile of RCC(-)/CD117(+) and absence of numeric changes for chromosomes 7, 17, and Y or loss of loci 3p25 or 3p14. CONCLUSIONS: In this uncommon variant of RCC, FISH for chromosomes 7, 17, and Y lend more support for the role of immunostaining in distinguishing RO and chromophobe RCC from the nonchromophobe RCC. FISH for chromosomes 7, 17, Y, and loci 3p25 and 3p14, and not immunostaining for α-methylacyl-CoA racemase and CK7 is helpful in distinguishing CRCC from PRCC.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 ».