Head and Neck Mesenchymal Neoplasms With GLI1 Gene Alterations
Notice bibliographique
Résumé
Soft tissue tumors with GLI1 gene fusions or amplifications have been recently described as a unique pathologic entity with an established risk of malignancy. We herein expand these findings by investigating a cohort of 11 head and neck lesions with GLI1 alterations, including 8 from the tongue, for their clinicopathologic and molecular features. The tumors commonly affected males in their 30s (male:female ratio 2.7:1; range: 1 to 65). Tumors showed a multinodular growth pattern, nested architecture separated by a delicate, arborizing vascular network, monotonous round to ovoid nuclei, and clear cytoplasm. Tumor protrusion into vascular spaces was common. Genetic alterations were investigated by fluorescence in situ hybridization and/or targeted RNA sequencing. Seven tumors harbored GLI1 fusions with the following partners: ACTB (n=4), PTCH1 (n=2), or MALAT1 (n=1). The remaining 4 cases showed coamplifications of GLI1 with CDK4 and MDM2 genes. Tumors were commonly positive for S100 protein and CD56. CDK4, MDM2, and STAT6 were positive in GLI1-amplified tumors. Two of 6 patients with available follow-up (1 each with GLI1 amplification and PTCH1-GLI1 fusion) developed distant metastases. Both tumors showed a high mitotic index and tumor necrosis. The head and neck region, particularly tongue, is a common location for GLI1-related mesenchymal tumors. Although a morphologic overlap was noted with the previously reported "pericytoma with t(7,12) translocation," often occurring in the tongue, our findings expand the original findings, to include a more variable immunophenotype, propensity for late distant metastases, and alternative mechanisms of GLI1 oncogenic activation, such as various GLI1 fusion partners or GLI1 coamplifications with MDM2 and CDK4 genes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».