Molecular classification of soft tissue sarcomas for adequate diagnosis: A study on the northeast population of Morocco
Notice bibliographique
Résumé
Background: Soft tissue sarcomas (STS) are a heterogeneous group of tumors. For adequate therapeutic management, an accurate diagnosis is necessary. In Morocco, the diagnosis is essentially based on the morphological and immunohistochemical study. Compared to other techniques, fluorescence in situ hybridization (FISH) is easier to develop and less expensive. This study aims to assess the feasibility and utility of implementing FISH technique to improve diagnostic accuracy and establish a good classification. Material and methods: This is a retrospective cohort study. 211 cases of mesenchymal tumors were included. Hematoxylin Eosin Safran (HES) staining was performed in all cases followed by immunohistochemistry (IHC). FISH was performed in all cases with suspected STS. The probes used were EWSR1, MDM2 and SS18. The performance of FISH and histopathological test were evaluated by the ROC curve method (receiver operating characteristic). We evaluated the concordance between FISH and real time PCR by Cohen test. Results: The real-time PCR technique showed good agreement with the FISH test by a Kappa coefficient of 60% (p = 0.035). FISH was able to confirm that it is more accurate (Youden's Index = 91%) than histological/immunohistochemical analysis (Youden's Index = 51%), as well as the positive predictive value was higher (100%) with an ROC curve finding a larger area under the curve of 0.953 (95% CI: 0.918-0.988), p = 0.000 which supports that FISH shows high performance to present an accurate final diagnosis. Conclusion: This is the first and the largest Moroccan series for the molecular diagnosis of STS by FISH. Our study shows that paraffin FISH is a sensitive and specific ancillary tool in the diagnosis of STS when used in the appropriate clinicopathological context.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».