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Enregistrement W4224211321 · doi:10.1111/his.14639

Endometrial neuroendocrine carcinoma and undifferentiated carcinoma are distinct entities with overlap in neuroendocrine marker expression

2022· article· en· W4224211321 sur OpenAlexafffund
Basile Tessier‐Cloutier, Eunyoung Kang, Deepu Alex, Colin J.R. Stewart, W. Glenn McCluggage, Martin Köbel, Cheng‐Han Lee

Notice bibliographique

RevueHistopathology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChromatin Remodeling and Cancer
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalBC Cancer AgencyUniversity of AlbertaUniversity of CalgarySpinal Cord Injury BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCancer Research SocietyCalgary Laboratory Services
Mots-clésChromogranin ASynaptophysinARID1APathologyBiologyImmunohistochemistryPMS2Neuroendocrine differentiationNeuroendocrine tumorsInternal medicineMedicineCancerMutationDNA mismatch repairGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Dedifferentiated endometrial carcinomas (DDECs)/undifferentiated endometrial carcinomas (UDECs) frequently harbour genomic activation of switch/sucrose non-fermentable (SWI/SNF)-complex proteins, and can show histological overlap with neuroendocrine carcinoma (NEC). The aim of this study was to compare the extent of the expression of neuroendocrine markers, SWI/SNF proteins and mismatch repair (MMR) proteins in DDEC/UDEC and NEC. METHODS AND RESULTS: The extent of expression of synaptophysin, chromogranin, CD56, ARID1A, ARID1B, SMARCA4, SMARCB1 and MMR proteins was evaluated by immunohistochemistry on 44 SWI/SNF-deficient DDECs/UDECs and 15 NECs. Thirty-three of 44 (75%) DDECs/UDECs showed expression of at least one neuroendocrine marker, with 18 of 44 (41%) expressing two or more neuroendocrine markers, whereas all 15 NECs showed expression of at least one neuroendocrine marker, with 14 of 15 (93%) expressing two or more neuroendocrine markers. Neuroendocrine marker expression in DDECs/UDECs was typically focal when present, with average extents of 17%, 4% and 8% for synaptophysin, chromogranin and CD56 in the positive cases, respectively, in contrast to 73%, 40% and 62% in the positive NEC cases, respectively. All 15 NECs showed intact expression of SWI/SNF-complex proteins, except for one that showed isolated loss of ARID1A. Thirty-eight of 44 DDECs/UDECs were MMR-abnormal (34 with loss of MLH1 and PMS2, and four with loss of PMS2 alone), whereas all NECs retained MMR protein expression. CONCLUSIONS: Our study demonstrates frequent but typically focal neuroendocrine marker expression in SWI/SNF-deficient DDECs/UDECs, whereas NECs typically express two or more neuroendocrine markers, with diffuse expression of at least one marker. ARID1B, SMARCA4 and SMARCB1 immunohistochemistry can be used to aid in the differentiation between DDEC/UDEC and NEC.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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