DICER1 Mutations Are Consistently Present in Moderately and Poorly Differentiated Sertoli-Leydig Cell Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian Sertoli-Leydig cell tumors (SLCTs) are uncommon sex cord-stromal tumors associated with both germ-line and somatic DICER1 mutations, the frequency of which has varied widely in different studies (0% to 62.5%). The current World Health Organization Classification includes 3 histologic types of SLCTs (well-differentiated, moderately differentiated, and poorly differentiated); heterologous elements and/or retiform patterns may be present in moderately and poorly differentiated neoplasms. We investigated the frequency of DICER1 mutations in a series of 38 ovarian tumors initially diagnosed as SLCTs, and explored whether identified mutations were associated with specific morphologic features. Specialist pathology review performed blinded to molecular results confirmed 34 tumors to be SLCTs (22 moderately differentiated, 8 poorly differentiated; 4 well-differentiated), while the remaining 4 neoplasms were considered not to represent SLCTs. Of the 34 cases diagnosed as SLCTs, 30 (88%) harbored ≥1 DICER1 mutation. All 30 moderately differentiated/poorly differentiated SLCTs contained mutations, but we did not find deleterious DICER1 mutations in the 4 well-differentiated SLCTs. Our study reports the highest DICER1 mutation frequency to date in SLCTs, with 100% of moderately differentiated and poorly differentiated tumors being DICER1-mutated. This suggests that DICER1 mutation may be a defining feature of these neoplasms. Although the number of cases is limited, well-differentiated SLCTs appear to be DICER1-independent. Moderately differentiated and poorly differentiated SLCT components often coexist with each other and form part of a spectrum, while well-differentiated SLCTs usually occur in pure form, suggesting that fundamentally, these represent 2 separate and independent tumor types with a different pathogenesis. We suggest that all patients with ovarian SLCTs undergo germ-line DICER1 mutation testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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)
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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 ».