Correlation Between KIT Expression and <i>c-Kit</i> Mutations in 2 Subtypes of Canine Oral Melanocytic Neoplasms
Notice bibliographique
Résumé
c-Kit mutations have been reported in 15% to 40% of certain human melanoma subtypes, including those histologically similar to canine oral malignant melanomas. Therapeutic response to tyrosine kinase inhibitors has been demonstrated in those human patients. As canine oral malignant melanomas tend to have a poor prognosis despite aggressive surgical removal, evaluation of KIT expression and identification of c-Kit mutations in canine oral melanocytic neoplasms was performed to determine if there is any indication that tyrosine kinase inhibitor drugs might effectively treat any of these cases. This study evaluated 27 canine oral malignant melanomas and 12 canine histologically well-differentiated oral melanocytic neoplasms for activating c-Kit mutations, determined differences in immunohistochemical expression of KIT and c-Kit mutation status, and determined if KIT expression could predict c-Kit mutation status. Among samples that contained intraepithelial nests of neoplastic melanocytes in the KIT-labeled sections, KIT was expressed within cells in these nests in 22/23 (96%) malignant melanomas and 5/7 histologically well-differentiated neoplasms. KIT was expressed in 10% to 30% of neoplastic melanocytes in the lamina propria in 3/24 (13%) malignant melanomas, but 0/9 (0%) histologically well-differentiated neoplasms. Next-generation sequencing identified 85 variants in c-Kit, including 9 nonsynonymous mutations that resulted in amino acid changes predicted to affect protein function. c-Kit mutations with predicted deleterious protein effects were more common in malignant melanomas (8/27 [30%] vs 1/12 [8%]). There was no apparent relationship between detected c-Kit mutations and KIT expression. These results do not support the use of therapies that target c-Kit.
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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 ».