SOX11 Is an Effective Discriminatory Marker, When Used in Conjunction With CK20 and TTF1, for Merkel Cell Carcinoma: Comparative Analysis of SOX11, CK20, PAX5, and TTF1 Expression in Merkel Cell Carcinoma and Pulmonary Small Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT.—: Distinction between Merkel cell carcinoma (MCC) and pulmonary small cell carcinoma (PSmCC) can be challenging, even with the aid of immunohistochemistry (IHC) analysis of CK20 and TTF1, as these tumors occasionally lack classic immunophenotypes (CK20+/TTF1- in MCC and CK20-/TTF1+ in PSmCC). OBJECTIVE.—: To evaluate the diagnostic utility of SOX11 and PAX5 IHC for distinguishing MCCs from PSmCCs and compare it with that of CK20 and TTF1 IHC. DESIGN.—: SOX11, PAX5, CK20, and TTF1 expression (pattern, intensity, and proportion of tumor cells expressing protein) was assessed in 31 primary and 16 metastatic MCCs and 20 primary and 9 metastatic PSmCCs. RESULTS.—: SOX11 expression was present in all MCCs and was predominantly strong and diffuse. Only 19% of primary and 38% of metastatic MCCs exhibited diffuse PAX5 expression; none exhibited strong immunoreactivity. Strong and diffuse SOX11 expression was seen in less than 25% of primary and metastatic PSmCCs. PAX5 expression was rare in PSmCCs and was mostly weak and focal/patchy. SOX11 expression in at least 26% of tumor cells, with at least moderate intensity, favored the diagnosis of MCC over PSmCC (P < .001). Furthermore, SOX11 expression was more likely than CK20 expression to be strong or diffuse in sentinel lymph node (SLN) metastases of MCC, indicating that SOX11 is superior to CK20 for detecting tumor deposits in SLNs in MCC. CONCLUSIONS.—: Our findings indicate that SOX11 not only is a powerful marker for distinguishing MCCs from PSmCCs, especially when used in conjunction with CK20 and TTF1, but also has utility for screening SLNs in MCC.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».