Efficacy of GATA3 Versus BRST2 for the Identification of Metastatic Breast Carcinoma in the Upper GI Tract: Which Performs Better?
Notice bibliographique
Résumé
Distinguishing primary diffuse-type gastric carcinoma (PDGC) versus gastric involvement by metastatic breast carcinoma (mBC), particularly the lobular subtype, is difficult on histology alone. Both can appear morphologically similar. GATA3, a novel transcription factor, is used in certain scenarios as an immunohistochemical marker of breast origin. Our objective was to investigate the efficacy of GATA3 in differentiating PDGC and mBC and how it compares to another breast marker, BRST2. We retrospectively stained 40 cases of PDGC and 10 control cases of mBC from upper gastrointestinal tract specimens for antibodies: GATA3, BRST2, CDX2, and estrogen receptor. Staining of tumor cells was semiquantified with a modified Allred score. GATA3 and BRST2 were positive in 17.5% and 12.5% of PDGC cases, respectively, and in 100% of mBC cases. Allred scores for GATA3 were significantly greater in mBC cases compared with PDGC (P=0.001). Allred scores were not significantly different for BRST2 due to low levels of staining in mBC cases. Although sensitivity and specificity were similar, differences in staining between PDGC and mBC were more decisive for GATA3 versus BRST2 and thus easier to interpret. In addition, 50% of PDGC cases were positive for CDX2 and none for estrogen receptor. Overall, our results show that GATA3 can reliably and correctly identify cases of mBC to the upper gastrointestinal tract. However, because a minority of PDGC were positive for GATA3, it should still be used within an antibody panel to resolve this diagnostic dilemma.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».