Comprehensive Review of Numerical Chromosomal Aberrations in Chromophobe Renal Cell Carcinoma Including Its Variant Morphologies
Notice bibliographique
Résumé
Chromophobe renal cell carcinoma (ChRCC) accounts for 5% to 7% of all renal cell carcinomas. It was thought for many years that ChRCC exhibits a hypodiploid genome. Recent studies using advanced molecular genetics techniques have shown more complex and heterogenous pattern with frequent chromosomal gains. Historically, multiple losses of chromosomes 1, 2, 6, 10, 13, 17, and 21 have been considered a genetic hallmark of ChRCC, both for classic and eosinophilic ChRCC variants. In the last 2 decades, multiple chromosomal gains in ChRCCs have also been documented, depicting a considerably broader genetic spectrum than previously thought. Studies of rare morphologic variants including ChRCC with pigmented microcystic adenomatoid/multicystic growth, ChRCC with neuroendocrine differentiation, ChRCC with papillary architecture, and renal oncocytoma-like variants also showed variable chromosomal numerical aberrations, including multiple losses (common), gains (less common), or chromosomal changes overlapping with renal oncocytoma. Although not the focus of the review, The Cancer Genome Atlas (TCGA) data in ChRCC show TP53, PTEN, and CDKN2A to be the most mutated genes. Given the complexity of molecular genetic alterations in ChRCC, this review analyzed the existing published data, aiming to present a comprehensive up-to-date survey of the chromosomal abnormalities in classic ChRCC and its variants. The potential role of chromosomal numerical aberrations in the differential diagnostic evaluation may be limited, potentially owing to its high variability.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».