CD34 and FSHR Expression to Differentiate Multiple Subtypes of Benign and Malignant Renal Neoplasms
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundCurrently, no markers accurately differentiate benign from malignant renal masses. CD34 and FSHR are transmembrane proteins involved in neo-angiogenetic pathways and are differently expressed in several normal and cancerous tissues. However, little evidence exists on their distribution in different renal tumors. We aimed to evaluate their expressions in various renal tumors and adjacent normal tissue.MethodsWe retrieved 810 histological samples from 26 patients who underwent surgery for suspected RCa. In each case a core of 10 × 1 mm was selected perpendicular to the tumor capsule between normal kidney and tumor. Within this core 30 regions of interest (ROI), each measuring 669 μm × 500 μm, were acquired at 20× magnification (n = 2 adjacent normal tissue; n = 2 tumor capsule; n = 26 tumor). The surface area of FSHR and CD34 immunostaining was quantified in each ROI using number of stained pixels. The results were compared between RCa and normal kidney.ResultsImmunostaining was significantly different in normal, tumor capsular, and tumor tissues (both CD34 and FSHR P < 0.0001), with overall highest expression in normal and lowest in tumor tissues, where CD34 and FSHR were differently expressed amongst different tumor subtypes (both P < 0.0001). CD34 and FSHR were more expressed in benign versus malignant (both P < 0.0001) and in chromophobe carcinoma versus oncocytoma tumor tissues (CD34 P = 0.0003; FSHR P < 0.0001). The discriminating ability of FSHR alone for benign versus malignant (AUC 0.805; 95% CI 0.771 to 0.837) and chromophobe carcinoma versus oncocytoma (AUC 0.973; 95% CI 0.939 to 0.991) was high. In both cases FSHR AUC was significantly higher than CD34 (both P < 0.0001) and equivalent to the combination of CD34 and FSHR (both P > 0.9). The correlation amongst levels of staining in tumor tissues and distance from the capsule were overall weak (Spearman coefficient CD34 to 0.0644; FSHR-0.16322).ConclusionCD34 and FSHR are differentially expressed across renal tumor subtypes and between tumor and surrounding tissues. FSHR expression alone may be a useful tool to differentiate benign from malignant tumors and chromophobe carcinoma from oncocytoma.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».