Immunohistochemistry and Next Generation Sequencing are Complementary Tests in Identifying PTEN Abnormality in Endometrial Carcinoma Biopsies
Notice bibliographique
Résumé
Summary PTEN plays a central role in the pathogenesis of endometrial carcinoma. Previous studies reported a high interobserver reproducibility for the interpretation of PTEN immunohistochemistry (IHC). However, PTEN IHC and its interpretation remain challenging during laboratory practice. The purpose of this study was to reevaluate PTEN IHC pattern in direct comparison to next generation sequencing (NGS) in identifying PTEN abnormality. IHC and tagged-amplicon NGS PTEN sequencing was performed on 182 endometrial carcinoma biopsy/curetting samples from five centers (Barts, Calgary, Cambridge, Leiden, and Vancouver). Sensitivity, specificity and accuracy of PTEN IHC to predict loss of function (LOF) PTEN mutations were calculated. Abnormalities of PTEN in association with histotype and molecular subtype were assessed. A total of five PTEN IHC patterns were recorded: absent, subclonal loss, equivocal, reduced (relative to internal control) and retained. The absence of PTEN IHC has a sensitivity of 75.4% (95% CI 62.7 – 85.5%), a specificity of 84.6% (95% CI 76.2 – 90.9%), and accuracy of 81.2% (95% CI 74.4 – 86.9%) in predicting LOF PTEN mutation. PTEN abnormality by complementary interpretation of both assays was present in 91.9% of endometrial endometrioid carcinoma, grade 1, and significantly higher in endometrial endometrioid carcinomas of all grades compared to endometrial serous carcinoma (80.0% versus 19.4%, p<0.0001). PTEN abnormalities are common across all molecular subtypes of endometrioid carcinomas. Our data support complementary testing of both IHC and sequencing of PTEN to assess the PTEN status in endometrial carcinomas.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».