The emerging role of molecular pathology in directing the systemic treatment of endometrial cancer
Notice bibliographique
Résumé
Following the discovery of the four molecular subtypes of endometrial cancer (EC) by The Cancer Genome Atlas (TCGA) in 2013, subsequent studies used surrogate markers to develop and validate a clinically relevant EC classification tool to recapitulate TCGA subtypes. Molecular classification combines focused sequencing ( POLE) and immunohistochemistry (mismatch repair and p53 proteins) to assign patients with EC to one of four molecular subtypes: POLEmut, MMRd, p53abn and NSMP (no specific molecular profile). Unlike histopathological evaluation, the molecular subtyping of EC offers an objective and reproducible classification system that has been shown to have prognostic value and therapeutic implications. It is an exciting time in EC care where we have moved beyond treatment based on histomorphology alone, and molecular classification will now finally allow assessment of treatment efficacy within biologically similar tumours. It is now recommended that molecular classification should be considered for all ECs, and should be performed routinely in all high grade tumours. It is also recommended to incorporate molecular classification into standard pathology reporting and treatment decision-making algorithms. In this review, we will discuss how the molecular classification of EC can be used to guide both conventional and targeted therapy in this new molecular era.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».