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Enregistrement W2934066533 · doi:10.1097/pas.0000000000001232

DICER1 and FOXL2 Mutation Status Correlates With Clinicopathologic Features in Ovarian Sertoli-Leydig Cell Tumors

2019· article· en· W2934066533 sur OpenAlexafffund
Anthony N. Karnezis, Yemin Wang, Jacqueline Keul, Basile Tessier‐Cloutier, Jamie Magrill, Stefan Kommoss, Janine Senz, Winnie Yang, Lily Proctor, Dietmar Schmidt, Philip B. Clement, C. Blake Gilks, David G. Huntsman, Friedrich Kommoss

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Surgical Pathology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaTerry Fox Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMutationBiologyImmunohistochemistryInternal medicinePathologyCancer researchMedicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sertoli-Leydig cell tumors (SLCTs) are rare ovarian sex cord-stromal neoplasms. The only known recurrent genetic abnormality is DICER1 mutation, with rare mutations reported in FOXL2. We set out to establish a molecular classifier using DICER1 and FOXL2 somatic mutation status and clinicopathologic features in 42 SLCTs. Five tumors (12%) were well differentiated, 31 (74%) moderately differentiated, and 6 (14%) poorly differentiated. Eight (19%) had heterologous elements, and 2 (5%) showed retiform differentiation; all 10 were moderately differentiated. DICER1 RNase IIIb domain mutations were identified in 18/41 (44%; 17 moderately, 1 poorly differentiated), including all cases with retiform or heterologous elements. FOXL2 c.402C>G (p.C134W) mutation was identified in 8/42 (19%) tumors (5 moderately, 3 poorly differentiated). DICER1 and FOXL2 mutations were mutually exclusive. Median age for the cohort was 47 years (range, 15 to 90 y). Patients with DICER1 mutations were younger (median, 24.5 y; range, 15 to 62 y) than patients with FOXL2 mutation (median, 79.5 y; range, 51 to 90 y) (P<0.0001). Nine of 10 tumors with retiform or heterologous elements occurred in premenopausal patients (median, 26.5 y; range, 15 to 57 y). Patients with tumors that were wild type for DICER1 and FOXL2 (15/42, 37%) had an intermediate age (median, 51 y; range, 17 to 74 y). All tumors were FOXL2 positive by immunohistochemistry. Patients with FOXL2 mutation trended toward presenting more often with abnormal bleeding (P=0.13); DICER1-mutant patients trended toward having more androgenic symptoms (P=0.22). Our data suggest at least 3 molecular subtypes of SLCT with distinct clinicopathologic features: DICER1 mutant (younger, more androgenic symptoms, moderately/poorly differentiated, retiform or heterologous elements), FOXL2 mutant (postmenopausal, abnormal bleeding, moderately/poorly differentiated, no retiform or heterologous elements), and DICER1/FOXL2 wild type (intermediate age, no retiform or heterologous elements, including all well-differentiated tumors).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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