Tumours composed of fat are no longer a simple diagnosis: an overview of fatty tumours with a spindle cell component
Notice bibliographique
Résumé
This is a review of the morphological spectrum of fatty tumours containing a component of spindle cells, highlighting the immunohistochemical and cytogenetic workup that is now mandatory for accurate diagnosis, with the goal of providing a practical approach for practising surgical pathologists. There have been significant advances in recent years in classifying and understanding the pathogenesis of fatty tumours with spindle cells, based on the correlation of histological, immunohistochemical and cytogenetic/molecular findings. In spite of this, morphological diagnosis and accurate classification of fatty tumours with spindle cells can be challenging to diagnostic pathologists. A group of three lesions: spindle cell lipoma, mammary-type myofibroblastoma and cellular angiofibroma share morphological features and are united by retinoblastoma protein (pRb) loss. Closely allied to these lesions, especially spindle cell lipoma is the newly designated atypical spindle cell lipomatous tumour, which shares morphological, immunohistochemical and cytogenetic features with the trio of tumours lacking nuclear pRb. All of these lesions lack MDM2 and CDK4 amplification as well and separation is based on clinical features, principally location. Atypical lipomatous tumour or well-differentiated liposarcoma shows retention of pRb but overexpression and amplification of MDM2. Fatty tumours with spindle cells need to be extensively sampled, with careful attention paid to cellular atypia and location, and they need to have immunohistochemical workup with pRb, MDM2, desmin, CD34 and p16. In addition, cytogenetic analysis for MDM2 and CDK4 amplification has become crucial for the proper identification of these lesions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».