Malignant Melanoma of Vulva and Vagina
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this work was to determine molecular characteristics and specifically, the frequency of BRAF, C-KIT, and NRAS mutations in vulvar and vaginal melanomas. METHODS: A retrospective review of all cases of vulvar and vaginal melanoma between 2002 and 2013 was performed. We reviewed the clinical and histological characteristics of all cases and performed genotyping studies on cases that had tissue available for the study, using next-generation sequencing. RESULTS: We identified 33 vulvar and 11 vaginal melanomas in women with mean ages 58 and 61 years, respectively. Next-generation sequencing analysis on 20 cases (15 vulvar and 5 vaginal) identified a BRAF mutation in 7.6%, C-KIT mutation in 27.6%, NRAS mutation in 27.6%, and TP53 mutation in 7.6% of the vulvar cases. We detected only a single TP53 mutation in the vaginal cases. We did not identify any statistically significant relationship between the mutation status and patients' outcome, depth of invasion, ulceration, stage at presentation, or lymph node metastasis. CONCLUSIONS: BRAF mutations are infrequent, whereas C-KIT and NRAS mutations are seen with higher frequency in vulvar melanomas than melanomas of other sites. These mutations can be considered as potential therapeutic targets in patients harboring them. Further studies are necessary to increase our understanding of mutational events occurring in melanoma of the lower female genital tract and their relationship with clinical parameters/outcome.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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 ».