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Enregistrement W3134545034 · doi:10.1007/s12022-021-09668-z

Molecular Pathology of Well-Differentiated Pulmonary and Thymic Neuroendocrine Tumors: What Do Pathologists Need to Know?

2021· review· en· W3134545034 sur OpenAlexaff
Marco Volante, Özgür Mete, Giuseppe Pelosi, Anja C. Roden, Ernst‐Jan M. Speel, Silvia Uccella

Notice bibliographique

RevueEndocrine Pathology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Torino
Mots-clésPathologyMedicineNeuroendocrine tumourMolecular pathologyNeuroendocrine carcinomaNeuroendocrine tumorsImmunohistochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thoracic (pulmonary and thymic) neuroendocrine tumors are well-differentiated epithelial neuroendocrine neoplasms that are classified into typical and atypical carcinoid tumors based on mitotic index cut offs and presence or absence of necrosis. This classification scheme is of great prognostic value but designed for surgical specimens, only. Deep molecular characterization of thoracic neuroendocrine tumors highlighted their difference with neuroendocrine carcinomas. Neuroendocrine tumors of the lung are characterized by a low mutational burden, and a high prevalence of mutations in chromatin remodeling and histone modification-related genes, whereas mutations in genes frequently altered in neuroendocrine carcinomas are rare. Molecular profiling divided thymic neuroendocrine tumors into three clusters with distinct clinical outcomes and characterized by a different average of copy number instability. Moreover, integrated histopathological, molecular and clinical evidence supports the existence of a grey zone category between neuroendocrine tumors (carcinoid tumors) and neuroendocrine carcinomas. Indeed, cases with well differentiated morphology but mitotic/Ki-67 indexes close to neuroendocrine carcinomas have been increasingly recognized. These are characterized by specific molecular profiles and have an aggressive clinical behavior. Finally, thoracic neuroendocrine tumors may arise in the background of genetic susceptibility, being MEN1 syndrome the well-defined familial form. However, pathologists should be aware of rarer germline variants that are associated with the concurrence of neuroendocrine tumors of the lung or their precursors (such as DIPNECH) with other neoplasms, including but not limited to breast carcinomas. Therefore, genetic counseling for all young patients with thoracic neuroendocrine neoplasia and/or any patient with pathological evidence of neuroendocrine cell hyperplasia-to-neoplasia progression sequence or multifocal disease should be considered.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,014
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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