Analytic and clinical validity of thyroid nodule mutational profiling using droplet digital polymerase chain reaction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent guidelines for the management of thyroid nodules incorporate mutation testing as an adjunct for surgical decision-making, however current tests are costly with limited accuracy. Droplet digital PCR (ddPCR) is an ultrasensitive method of nucleic acid detection that is particularly useful for identifying gene mutations. This study aimed to assess the analytic and clinical validity of RAS and BRAF ddPCR mutational testing as a diagnostic tool for thyroid fine needle aspirate biopsy (FNAB). METHODS: Patients with thyroid nodules meeting indication for FNAB were prospectively enrolled from March 2015 to September 2017. In addition to clinical protocol, an additional FNAB was obtained for ddPCR. Optimized ddPCR probes were used to detect mutations including HRASG12 V, HRASQ61K, HRASQ61R, NRASQ61R, NRASQ61K and BRAFV600E. The diagnostic performance of BRAF and RAS mutations was assessed individually or in combination with Bethesda classification against final surgical pathology. RESULTS: A total of 208 patients underwent FNAB and mutational testing with the following Bethesda cytologic classification: 26.9% non-diagnostic, 55.2% benign, 5.3% FLUS/AUS, 2.9% FN/SPN, 2.4% SFM and 7.2% malignant. Adequate RNA was obtained from 91.3% (190) FNABs from which mutations were identified in 21.1% of HRAS, 11.5% of NRAS and 7.4% of BRAF. Malignant cytology or BRAFV600E was 100% specific for malignancy. Combining cytology with ddPCR BRAF600E mutations testing increased the sensitivity of Bethesda classification from 41.7 to 75%. Combined BRAFV600E and Bethesda results had a positive predictive value (PPV) of 100% and negative predictive value (NPV) of 89.7% for thyroid malignancy in our cohort. CONCLUSIONS: DdPCR offers a novel and ultrasensitive method of detecting RAS and BRAF mutations from thyroid FNABs. BRAFV600E mutation testing by ddPCR may serve as a useful adjunct to increase sensitivity and specificity of thyroid FNAB.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».