Equivalent Survival of p53 Mutated Endometrial Endometrioid Carcinoma Grade 3 and Endometrial Serous Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
TP53 status is the most important prognostic biomarker in endometrial carcinoma. We asked the question whether p53 mutated endometrial endometrioid carcinomas grade 3 (EEC3) or endometrial serous carcinomas (ESC), the latter ubiquitously harboring TP53 mutation, have different outcomes. TP53 mutation status was assessed by surrogate p53 immunohistochemistry on 326 EEC3 and ESC from 2 major cancer centers in Canada. Mutant-type p53 expression, including overexpression, complete absence, or cytoplasmic expression, was distinguished from the wild-type pattern. Statistical associations with clinico-pathological parameter, other key biomarkers, and survival analyses were performed. P53 mutant-type immunohistochemistry was observed in all 126 ESC and in 47/200 (23.5%) EEC3. ESC and p53 mutated EEC3 had an unfavorable outcome compared with p53 wild-type EEC3 (hazard ratio=2.37, 95% confidence interval=1.48-3.80, P=0.003, hazard ratio=2.19, 95% confidence interval=1.16-4.12, P=0.016, respectively) in multivariable analyses adjusted for age, stage, center, and presence of lymph-vascular invasion. There was no significant difference in survival between ESC and p53 mutated EEC3 in multivariable analysis. Furthermore, p53 mutated EEC3 and ESC almost completely overlapped in univariate survival analysis when mismatch repair (MMR)-deficient cases were excluded, which suggests that EEC3 harboring combined MMR deficiency and TP53 mutations behave more according to the MMR status. Significant differences between p53 mutated MMR-proficient EEC3 and ESC in PTEN and p16 expression status remained. p53 mutated, MMR-proficient EEC3 and ESC have overlapping survival significantly different from p53 wild-type EEC3, which justifies a similar treatment with current non-targeted standard therapy. Although this is so, separate classification should continue due to biological differences that will become important for future targeted therapy.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».