Filaggrin expression via immunohistochemistry in basal cell carcinoma and squamous cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Filaggrin is a protein integral to the structure and function of the epidermis. Filaggrin (FLG) loss-of-function (LOF) mutations are common and increase the risk of developing atopic dermatitis (AD) and ichthyosis vulgaris (IV). Epidemiologic data suggest a link between skin cancer and AD. We examined if FLG staining pattern can be used to characterize cutaneous squamous cell carcinomas (SCC), basal cell carcinomas (BCC), and reactive squamous epithelium. METHODS: Tissue microarrays (TMAs) were created from 196 cases of formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) SCC and 144 BCC cases. TMAs and sections of reactive squamous epithelium were stained with optimized anti-FLG antibody and evaluated for FLG expression (normal, abnormal, or negative). RESULTS: FLG was absent in poorly differentiated (PD) compared to well-differentiated (WD) SCC (P < .0001) and moderately-differentiated (MD) (P = .0231) SCC, and in MD compared to WD SCC (P = .0099). Abnormal staining was significantly increased in PD compared to WD cases (P = .0039) and in MD compared to WD cases (P = .0006). Most BCC did not exhibit FLG expression (P < .05). Reactive squamous epithelium demonstrated normal, but exaggerated FLG expression. CONCLUSIONS: Our findings demonstrate the differences in FLG expression patterns in types of keratinocyte carcinomas and their mimickers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».