DICER1 Mutations Are Frequent in Adolescent-Onset Papillary Thyroid Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Context: Papillary thyroid carcinoma (PTC) is a common malignancy in adolescence and is molecularly and clinically distinct from adult PTC. Mutations in the DICER1 gene are associated with thyroid abnormalities, including multinodular goiter and differentiated thyroid carcinoma. Objective: In this study, we sought to characterize the prevalence of DICER1 variants in pediatric PTC, specifically in tumors without conventional PTC oncogenic alterations. Patients: Patients (N = 40) who underwent partial or total thyroidectomy and who were <18 years of age at the time of surgery were selected. Design: The 40 consecutive thyroidectomy specimens (30 malignant, 10 benign) underwent genotyping for 17 PTC-associated variants, as well as full sequencing of the exons and exon-intron boundaries of DICER1. Results: Conventional alterations were found in 12 of 30 (40%) PTCs (five BRAFV600E, three RET/PTC1, four RET/PTC3). Pathogenic DICER1 variants were identified in 3 of 30 (10%) PTCs and in 2 of 10 (20%) benign nodules, all of which lacked conventional alterations and did not recur during follow-up. DICER1 alterations thus constituted 3 of 18 (16.7%) PTCs without conventional alterations. The three DICER1-mutated carcinomas each had two somatic DICER1 alterations, whereas two follicular-nodular lesions arose in those with germline DICER1 mutations and harbored characteristic second somatic RNase IIIb "hotspot" mutations. Conclusions: DICER1 is a driver of pediatric thyroid nodules, and DICER1-mutated PTC may represent a distinct class of low-risk malignancies. Given the prevalence of variants in children, we advocate for inclusion of DICER1 sequencing and gene dosage determination in molecular analysis of pediatric thyroid specimens.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».