Selection of endometrial carcinomas for <scp>p53</scp> immunohistochemistry based on nuclear features
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization endorses molecular subclassification of endometrial endometrioid carcinomas (EECs). Our objectives were to test the sensitivity of tumor morphology in capturing p53 abnormal (p53abn) cases and to model the impact of p53abn on changes to ESGO/ESTRO/ESP (European Society of Gynaecological Oncology/European Society for Radiotherapy and Oncology/European Society of Pathology) risk stratification. A total of 292 consecutive endometrial carcinoma resections received at Foothills Medical Centre, Calgary, Canada (2019-2021) were retrieved and assigned to ESGO risk groups with and without p53 status. Three pathologists reviewed the representative H&E-stained slides, predicted the p53 status, and indicated whether p53 immunohistochemistry (IHC) would be ordered. Population-based survival for endometrial carcinomas diagnosed during 2008-2016 in Alberta was obtained from the Alberta Cancer Registry. The cohort consisted mostly of grade 1/2 endometrioid carcinomas (EEC1/2; N = 218, 74.6%). One hundred and fifty-two EEC1/2 (52.1% overall) were stage IA and 147 (50.3%) were low risk by ESGO. The overall prevalence of p53abn and subclonal p53 was 14.5 and 8.3%, respectively. The average sensitivity of predicting p53abn among observers was 83.6%. Observers requested p53 IHC for 39.4% with 98.5% sensitivity to detect p53abn (99.6% negative predictive value). Nuclear features including smudged chromatin, pleomorphism, atypical mitoses, and tumor giant cells accurately predicted p53abn. In 7/292 (2.4%), p53abn upgraded ESGO risk groups (2 to intermediate risk, 5 to high risk). EEC1/2/stage IA patients had an excellent disease-specific 5-year survival of 98.5%. Pathologists can select cases for p53 testing with high sensitivity and low risk of false negativity. Molecular characterization of endometrial carcinomas has great potential to refine ESGO risk classification for a small subset but offers little value for approximately half of endometrial carcinomas, namely, EEC1/2/stage IA cases.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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.
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 ».