Tissue-based Immunohistochemical Biomarker Expression in Malignant Glandular Lesions of the Uterine Cervix: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Literature published between 1975 and 2015 was systematically reviewed to conduct a case-comparator study of tissue based, immunohistochemical biomarker expression among malignant glandular histotypes of the uterine cervix so as to identify differences that could have diagnostic utility. Of the 902 abstracts, 154 articles had a full review, and 52 were included. Biomarker positivity in cases of adenocarcinoma in situ (AIS) were compared with atypical lobular endocervical glandular hyperplasia and invasive histotypes grouped as mucinous, endometrioid, adenosquamous, serous clear cell, minimal deviation-gastric type, and mesonephric carcinomas (7 AIS case-comparators). The invasive histotypes were compared with each other (30 adenocarcinoma case-comparators). Biomarker positivity in all 37 case-comparators was calculated as weighted averages of histotype-specific estimates. Unsupervised hierarchical clustering examined differences in expression and were visualized via heatmaps and dendrograms. Of the 56 biomarkers tested, 1 or more of 15 showed a 50% or more difference in positive expression in 6 (86%) of the AIS and 21 (70%) of the adenocarcinoma case-comparators. There was no data on the comparison of serous clear cell to mesonephric carcinoma. AIS case-comparator biomarkers were HIK1083, alpha SMA, PAX8, VIL1, CEA, p53, p16, and CD10, and only alpha SMA had a difference of 100%. The adenocarcinoma case-comparator biomarkers were CEA, p53, Claudin18, HIK1083, p16, Calretinin, CD10, PR, Chromogranin, MUC6, Vimentin and p63, and none had a difference of 100%. Biomarker expression in the discrimination of AIS from invasive adenocarcinoma, and the invasive histotypes from each other is understudied. One or more of 15 biomarkers could have diagnostic utility.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».