Hypothesis: <scp>HEG1</scp> and claudin‐4 staining will allow a diagnosis of epithelioid and biphasic mesothelioma versus <scp>non‐small</scp>‐cell lung carcinoma with only two stains in most cases
Notice bibliographique
Résumé
Separation of mesothelioma from metastatic carcinoma requires immunohistochemical support, with small batteries of stains recommended as a starting-point, but these numbers commonly expand to 10, 12 or more stains, a process that is not only expensive but frequently generates anomalous or confounding results, leading to even more stains. Here we review data on HEG1 clone SKM9-2, a new (now commercially available) mesothelioma marker and claudin-4, a broad-spectrum carcinoma marker, to ask whether these two stains are sufficient, by themselves, to separate mesotheliomas from non-small-cell lung (NSCLC) as well as other carcinomas. Data for HEG1, derived from four laboratories, showed membrane staining in 393 of 434 (91%) epithelioid/biphasic mesotheliomas and one of 360 (0.3%) NSCLC (sensitivity 91%, specificity 99.7%). Reports from seven laboratories evaluating claudin-4 in NSCLC showed positivity in 469 of 502 (93%) carcinomas and weak positivity in five of 463 (1.0%) epithelioid/biphasic mesotheliomas (sensitivity 93%, specificity 98.9%). Comparable results were found with carcinomas from other sites, except for serous and thyroid carcinomas, some of which react with HEG1 but are also positive for claudin-4. For sarcomatoid mesotheliomas, HEG1 sensitivity is modest and staining sometimes difficult to interpret. We hypothesise that the combination of HEG1 and claudin-4 immunostaining will potentially allow the separation of epithelioid/biphasic mesotheliomas from NSCLC carcinomas with high accuracy using only two immunostains in most cases. This combination will probably also work for carcinomas from most other sites, but more reports on HEG1 SKM9-2 staining of carcinomas other than NSCLC are needed. This approach would greatly simplify the diagnosis of mesothelioma.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».