Diagnostic Value of Galectin-3 in Distinguishing Invasive Encapsulated Carcinoma from Noninvasive Follicular Thyroid Neoplasms with Papillary-Like Nuclear Features (NIFTP)
Notice bibliographique
Résumé
Background: non-invasive follicular thyroid neoplasms with papillary-like nuclear features (NIFTP), which is considered as low-risk cancer, should be distinguished from the malignant invasive encapsulated follicular variant of papillary thyroid carcinoma (EFVPTC). Improved discrimination of NIFTPs from invasive EFVPTCs using a molecular biomarker test could provide useful insights into pre- and post-surgical management of the indeterminate thyroid nodule. Galectin-3 (Gal-3), a β-galactosyl-binding molecule in the lectin group, is involved in different biological functions in well differentiated thyroid carcinomas. The aim of this study was to determine whether Gal-3 expression as a diagnostic marker could distinguish indolent NIFTP from invasive EFVPTC on tissue specimens from surgical thyroid nodules. Methods: immunohistochemical (IHC) analysis of cytoplasmic and nuclear Gal-3 expression was performed in formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) surgical tissues in four specific diagnostic subgroups- benign nodules, NIFTPs, EFVPTCs and lymphocytic/Hashimoto’s thyroiditis (LTs). Results: cytoplasmic Gal-3 expression (mean ± SD) was significantly increased in invasive EFVPTCs (4.80 ± 1.60) compared to NIFTPs (2.75 ± 1.58, p < 0.001) and benign neoplasms (2.09 ± 1.19, p < 0.001) with no significant difference between NIFTPs and benign lesions (p = 0.064). The presence of LT enhanced cytoplasmic Gal-3 expression (3.80 ± 1.32) compared to NIFTPs (p = 0.016) and benign nodules (p < 0.001). Nuclear Gal-3 expression in invasive EFVPTCs (1.84 ± 1.30) was significantly higher than in NIFTPs (1.00 ± 0.72, p = 0.001), but similar to benign nodules (1.44 ± 1.77, p = 0.215), thereby obviating its potential clinical application. Conclusions: our observations have indicated that increased cytoplasmic Gal-3 expression shows diagnostic potential in distinguishing NIFTP among encapsulated follicular variant nodules thereby serving as a possible ancillary test to H&E histopathological diagnostic criteria when LT interference is absent, to assist in the detection of the invasive EFVPTC among such nodules.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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.
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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 ».