Tissue-Based Immunohistochemical Markers for Diagnosis and Classification of Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
The development and description of renal cell carcinoma (RCC) subtypes has led to an increase in demand for tissue biomarkers. This has implications not only in informing diagnosis, but also in guiding treatment selection and in prognostication. Although historically, many immunohistochemical (IHC) stains have been widely characterized for RCC subtypes, challenges may arise in interpreting these results. These may include variations in tumor classification, specimen collection and processing, and IHC techniques. In light of the reclassification of RCC subtypes in 2016, there remains a requirement for a comprehensive outline of tissue biomarkers that may be used to differentiate between RCC subtypes and distinguish these from other non-renal neoplasms. In this review, concise summaries of the commonest RCC subtypes, including clear cell, papillary, and chromophobe RCC, have been provided. Important differences have been highlighted between chromophobe RCC and renal oncocytomas. An overview of the current landscape of tissue biomarkers in other RCC subtypes has also been explored, revealing the variable staining results reported for some markers, whilst highlighting the essential markers for diagnosis in other subtypes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».