BRAF Mutations in Melanocytic Lesions and Papillary Thyroid Carcinoma Samples Identified Using Melting Curve Analysis of Polymerase Chain Reaction Products
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context. —Mutations of the proto-oncogene B- raf ( BRAF ) have been detected in melanocytic lesions and papillary carcinomas of the thyroid, and identification of these mutations could be useful in resolving some diagnostic problems. Objective. —To develop a method to evaluate mutations of BRAF that could provide results much more rapidly than conventional polymerase chain reaction and DNA sequencing assays. Design. —An assay using a LightCycler was developed to evaluate DNA sequences encoding amino acids within the activation loop of BRAF . Results. —Using this real-time polymerase chain reaction method, we analyzed 55 paraffin-embedded melanoma or nevus samples. The V600E mutation was found in 0 (0%) of 13 samples diagnosed histologically as Spitz nevi, 9 (24.3%) of 37 invasive melanomas, and 5 (100%) of 5 other melanocytic nevi. Two additional mutations, V600K and VK600-1E, also were identified in cases of invasive melanoma. We analyzed 14 paraffin-embedded papillary thyroid cancer (PTC) samples, 6 of which showed the V600E mutation. We found that our test worked efficiently with fine-needle aspirate specimens, and it identified 6 V600E mutations in 10 fine-needle aspirate specimens diagnosed as PTC. We also identified 4 V600E mutations in 6 specimens of PTC metastatic to lymph node. Unlike the melanocytic lesions, the PTC specimens yielded only V600E mutations. Comparison of our real-time polymerase chain reaction results with conventional polymerase chain reaction and DNA sequencing demonstrated 100% concordance. Surprisingly, we did not identify the previously reported VK600-1E or K601E mutations in our PTC specimens. Conclusions. —Our results show that the real-time polymerase chain reaction method is a rapid and accurate method for identifying BRAF mutations, such as V600E, in both paraffin-embedded tissue and fine-needle aspirate specimens.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».