LG-19IMMUNOHISTOCHEMISTRY IS HIGHLY SENSITIVE AND SPECIFIC FOR THE DETECTION OF BRAF V600E STATUS IN PEDIATRIC LOW-GRADE GLIOMA
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The BRAF-V600E mutation has been described in a broad spectrum of adult and pediatric cancers. Recently, tissue-specific discordances have been identified between immunohistochemistry (IHC) and sequencing methods for determining BRAFV600E status in colorectal carcinoma and melanoma, suggesting that the sensitivity and specificity of IHC needs to be determined for each cancer type. As BRAFV600E status in PLGG has been shown to have prognostic and therapeutic implications, there is a critical need to ensure accurate identification of patients whose PLGG harbour this mutation. We sought to investigate agreement between sequencing and IHC for BRAFV600E status specifically for PLGG. METHODS: Archival formalin-fixed, paraffin-embedded tissue was collected from 100 PLGG cases. BRAFV600E status was determined by both sequencing (digital-droplet PCR, ddPCR) and IHC (VE1 antibody). Discordant cases were re-evaluated by TaqMan PCR. RESULTS: Compared with ddPCR, the antibody had a sensitivity of 90% (34/38) and a specificity of 98% (52/53) for detecting the presence of the BRAFV600E mutation. For 8 cases there was insufficient tissue for sequencing but a result was obtained by IHC. There were 5 discordant cases. Additional molecular analysis confirmed the IHC result in 2 cases and the ddPCR result in 1 case. For 2 cases the re-evaluation is pending. CONCLUSIONS: The BRAFV600E IHC is a fast, accurate and cost-effective method for mutation detection in PLGG patients. Clinical use of the BRAFV600E antibody is a valuable alternative to conventional sequencing, allowing identification of patients with a potentially more aggressive clinical course and who may be eligible for targeted therapy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».