HEG1 Is a Highly Specific and Sensitive Marker of Epithelioid Malignant Mesothelioma
Notice bibliographique
Résumé
Malignant mesothelioma can be difficult to distinguish from other malignancies, particularly non-small cell lung carcinomas (NSCLCs), without immunohistochemistry. However, conventional markers of mesothelial lineage all have variable degrees of cross-reactivity with other neoplasms, including NSCLCs, necessitating the use of multiple mesothelioma and carcinoma markers in every case for accurate diagnosis. A recently described monoclonal HEG homolog 1 (HEG1) antibody was proposed to be a specific marker for mesothelioma. Here we performed a large scale assessment of the SKM9-2 HEG1 antibody using tissue microarrays containing 69 epithelioid mesotheliomas, 32 sarcomatoid mesotheliomas, 167 NSCLCs, and 17 ovarian high-grade serous carcinomas. Strong membrane staining, usually diffuse, for HEG1 was seen in 65/69 (94%) epithelioid mesotheliomas, 0/60 pulmonary squamous cell carcinomas, 0/73 pulmonary adenocarcinomas, and 0/13 pulmonary large cell carcinomas. HEG1 showed staining in 14/32 (44%) sarcomatoid mesotheliomas compared with 0/21 sarcomatoid pulmonary carcinomas. Three of 17 (18%) high-grade serous carcinomas demonstrated membrane staining. Ten B3 thymoma whole sections were negative. On the microarrays, the conventional mesothelial markers calretinin, WT1, D2-40, and CK5/6 had sensitivities for epithelioid mesothelioma of 94%, 90%, 96%, and 91%, respectively. We conclude that HEG1 SKM9-2 antibody offers sensitivity comparable to conventional markers for epithelioid mesotheliomas, but provides considerably better specificity, such that the diagnosis of epithelioid mesothelioma versus NSCLC potentially could be confirmed with a combination of HEG1 and a suitable broad spectrum carcinoma marker such as claudin-4. HEG1 is specific but insensitive for separating sarcomatoid mesotheliomas from sarcomatoid lung carcinomas.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».