Neuroendocrine differentiation distinguishes basaloid variant of lung squamous cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuroendocrine (NE) differentiation is widely studied in non-small cell lung carcinomas (NSCLC) however, its significance remains unclear in basaloid squamous cell carcinomas (B-SqCC). This study aims to assess the extent of NE differentiation in B-SqCC and characterize the underlying molecular process. METHODS: This study evaluated resected B-SqCC, small cell lung cancer (SCLC) and poorly differentiated SqCC (PD-SqCC) from 2005 to 2020 at the Ottawa Hospital. Samples were subject to pathological review, immunohistochemistry (IHC) and survival analysis. Gene expression analysis was performed on B-SqCC samples exhibiting NE+ and NE- regions (paired samples) to identify differentially expressed genes (DEGs). These DEGs were subsequently validated in unpaired B-SqCC and TCGA samples. RESULTS: B-SqCC cases were more likely to exhibit nuclear molding, resetting and peripheral palisading than PD-SqCC. B-SqCC were also more likely to demonstrate NE differentiation compared to PD-SqCC (p = 0.006). Pure basaloid squamous cell carcinoma (PB-SqCC) experienced poorer disease-free survival (HR = 3.12, p = 0.043) adjusted for stage. Molecular characterization of paired B-SqCC samples demonstrated DEGs implicated in NOTCH signaling, SCLC and pulmonary neuroendocrine differentiation. Hierarchical clustering using discovered DEGs in unpaired B-SqCC samples distinguished tumors based on NE status (p = 0.048). Likewise, clustering The Cancer Genome Atlas (TCGA) samples with DEGs distinguished B-SqCC from SqCC samples (p = 0.0094). CONCLUSION: This study provides IHC and molecular evidence of significant NE-differentiation in B-SqCC and demonstrates their aggressive clinical behavior. These findings suggest that B-SqCC are biologically distinct from SqCC and share characteristics with SCLC.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 ».