Molecular Diagnosis Using Residual Liquid-Based Cytology Materials for Patients with Nondiagnostic or Indeterminate Thyroid Nodules
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Molecular analysis for common somatic mutations in thyroid cancer can improve diagnostic accuracy of fine-needle aspiration cytology (FNAC) in the nondiagnostic or indeterminate category of thyroid nodules. In this study, we evaluated the feasibility of molecular diagnosis from residual liquid-based cytology (LBC) material after cytological diagnosis. METHODS: This prospective study enrolled 53 patients with thyroid nodules diagnosed as nondiagnostic, atypia of undetermined significance (AUS), or follicular lesion of undetermined significance (FLUS) after FNAC. DNAs and RNAs were isolated from residual LBC materials. BRAF(V600E) and RAS point mutations, PAX8/peroxisome proliferator-activated receptor γ (PPARγ), RET/PTC1, and RET/PTC3 rearrangements were evaluated by real-time polymerase chain reaction and pyrosequencing. RESULTS: All DNAs from 53 residual LBC samples could be analysed and point mutations were detected in 10 samples (19%). In 17 AUS nodules, seven samples (41%) had point mutations including BRAF (n=4), NRAS (n=2), and KRAS (n=1). In 20 FLUS nodules, three samples (15%) had NRAS point mutations. RNA from only one FLUS nodule could be analysed for rearrangements and there was no abnormality. CONCLUSION: Molecular analysis for BRAF and RAS mutations was feasible in residual LBC materials and might be useful for diagnosis of indeterminate thyroid nodules.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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 ».