Survival Following Chemotherapy in Ovarian Clear Cell Carcinoma Is Not Associated with Pathological Misclassification of Tumor Histotype
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Although ovarian clear cell carcinomas (OCCC) are commonly resistant to platinum-based chemotherapy, good clinical outcomes are observed in a subset of patients. The explanation for this is unknown but may be due to misclassification of high-grade serous ovarian cancer (HGSOC) as OCCC or mixed histology. Experimental Design: To discover potential biomarkers of survival benefit following platinum-based chemotherapy, we ascertained a cohort of 68 Japanese and Australian patients in whom progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) could be assessed. We performed IHC reclassification of tumors, and targeted sequencing and immunohistochemistry of known driver genes. Exome sequencing was performed in 10 patients who had either unusually long survival (N = 5) or had a very short time to progression (N = 5). Results: The majority of mixed OCCC (N = 6, 85.7%) and a small proportion of pure OCCC (N = 3, 4.9%) were reclassified as likely HGSOC. However, the PFS and OS of patients with misclassified samples were similar to that of patients with pathologically validated OCCC. Absent HNF1B expression was significantly correlated with longer PFS and OS (P = 0.0194 and 0.0395, respectively). Mutations in ARID1A, PIK3CA, PPP2R1A, and TP53 were frequent, but did not explain length of PFS and OS. An exploratory exome analysis of patients with favorable and unfavorable outcomes did not identify novel outcome-associated driver mutations. Conclusions: Survival benefit following chemotherapy in OCCC was not associated with pathological misclassification of tumor histotype. HNF1B loss may help identify the subset of patients with OCCC with a more favorable outcome.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».