Analytic, Preanalytic, and Clinical Validation of p53 IHC for Detection of <i>TP53</i> Missense Mutation in Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: TP53 missense mutations may help to identify prostate cancer with lethal potential. Here, we preanalytically, analytically, and clinically validated a robust IHC assay to detect subclonal and focal TP53 missense mutations in prostate cancer. Experimental Design: The p53 IHC assay was performed in a CLIA-accredited laboratory on the Ventana Benchmark immunostaining system. p53 protein nuclear accumulation was defined as any p53 nuclear labeling in &gt;10% of tumor cells. Fifty-four formalin-fixed paraffin embedded (FFPE) cell lines from the NCI-60 panel and 103 FFPE prostate cancer tissues (88 primary adenocarcinomas, 15 metastases) with known TP53 mutation status were studied. DU145 and VCaP xenografts were subjected to varying fixation conditions to investigate the effects of preanalytic variables. Clinical validation was performed in two partially overlapping radical prostatectomy cohorts. Results: p53 nuclear accumulation by IHC was 100% sensitive for detection of TP53 missense mutations in the NCI-60 panel (25/25 missense mutations correctly identified). Lack of p53 nuclear accumulation was 86% (25/29) specific for absence of TP53 missense mutation. In FFPE prostate tumors, the positive predictive value of p53 nuclear accumulation for underlying missense mutation was 84% (38/45), whereas the negative predictive value was 97% (56/58). In a cohort of men who experienced biochemical recurrence after RP, the multivariable HR for metastasis among cases with p53 nuclear accumulation compared with those without was 2.55 (95% confidence interval, 1.1–5.91). Conclusions: IHC is widely available method to assess for the presence of deleterious and heterogeneous TP53 missense mutations in clinical prostate cancer specimens. Clin Cancer Res; 23(16); 4693–703. ©2017 AACR.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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.
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 ».