Comprehensive characterisation of pancreatic ductal adenocarcinoma with microsatellite instability: histology, molecular pathology and clinical implications
Notice bibliographique
Résumé
Objective Recently, tumours with microsatellite instability (MSI)/defective DNA mismatch repair (dMMR) have gained considerable interest due to the success of immunotherapy in this molecular setting. Here, we aim to clarify clinical-pathological and/or molecular features of this tumour subgroup through a systematic review coupled with a comparative analysis with existing databases, also providing indications for a correct approach to the clinical identification of MSI/dMMR pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). Design PubMed, SCOPUS and Embase were searched for studies reporting data on MSI/dMMR in PDAC up to 30 November 2019. Histological and molecular data of MSI/dMMR PDAC were compared with non-MSI/dMMR PDAC and with PDAC reference cohorts (including SEER database and The Cancer Genome Atlas Research Network - TCGA project). Results Overall, 34 studies with 8323 patients with PDAC were included in the systematic review. MSI/dMMR demonstrated a very low prevalence in PDAC (around 1%–2%). Compared with conventional PDAC, MSI/dMMR PDAC resulted strongly associated with medullary and mucinous/colloid histology (p<0.01) and with a KRAS / TP53 wild-type molecular background (p<0.01), with more common JAK genes mutations. Data on survival are still unclear. Conclusion PDAC showing typical medullary or mucinous/colloid histology should be routinely examined for MSI/dMMR status using specific tests (immunohistochemistry, followed by MSI-PCR in cases with doubtful results). Next-generation sequencing (NGS) should be adopted either where there is limited tissue or as part of NGS tumour profiling in the context of precision oncology, acknowledging that conventional histology of PDAC may rarely harbour MSI/dMMR.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».