Well-differentiated Sertoli-Leydig Cell Tumors (SLCTs) Are Not Associated With DICER1 Pathogenic Variants and Represent a Different Tumor Type to Moderately and Poorly Differentiated SLCTs
Notice bibliographique
Résumé
Sertoli-Leydig cell tumors (SLCTs) are uncommon ovarian sex cord-stromal neoplasms which are currently classified into well, moderately, and poorly differentiated and retiform types. Well-differentiated SLCT is the least common and typically occurs in pure form, whereas moderately and poorly differentiated and retiform types often comprise a morphologic spectrum with an admixture of all 3. DICER1 pathogenic variants are very common in SLCTs but, as far as we are aware, have not been reported in well-differentiated neoplasms, although the number of cases studied is small due to the rarity of this neoplasm. We undertook DICER1 molecular testing in a cohort of 18 well-differentiated SLCTs and show all these to be DICER1 wild-type. None of the cases harbored the p. FOXL2 C134W hotspot mutation. Based upon the DICER1 molecular results, together with morphologic observations, we propose that well-differentiated SLCT is an unrelated neoplasm to the more common moderately/poorly differentiated and retiform SLCTs and is a fundamentally distinct and unrelated tumor type within the ovarian sex cord-stromal tumor family. The implications for tumor nomenclature and recommendations for future tumor classification are discussed within the context of tumors collectively known as SLCTs.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».