Molecular Alterations in Pediatric Fibroblastic/Myofibroblastic Tumors: An Appraisal of a Next Generation Sequencing Assay in a Retrospective Single Centre Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric fibroblastic/myofibroblastic tumors (PFMTs) can be challenging to definitively classify. Large case series or diagnostic updates have not been recently published despite identification of molecular alterations that could improve diagnostic accuracy. Our review of the literature found that over two-thirds of the more than 30 types of PFMTs harbor recurrent molecular alterations. We performed an institutional review of PFMTs to highlight limitations of a predominantly morphological classification, and evaluated the utility of a next-generation sequencing assay to aid diagnosis. METHODS: PFMTs identified over a period of 12 years were reviewed, categorized per the new WHO classification, and tested using the Oncomine Childhood Cancer Research Assay. RESULTS: Eighty-seven specimens from 58 patients were reviewed; 50 were chosen for molecular analysis, 16 (32%) lacking definitive classification. We identified alterations, some novel, in 33% of assayed cases. Expected alterations were identified for most known diagnoses and mutations were identified in 6 of 16 tumors (38%) that were initially unclassified. CONCLUSION: We confirmed a significant subset of PFMTs remain difficult to classify using current criteria, and that a combined DNA/RNA assay can identify alterations in many of these cases, improving diagnostic certainty and suggesting a clinical utility for challenging cases.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».