Molecular Histopathology for Establishing Diagnostic Method and Clinical Therapy for Ovarian Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian carcinoma (OC) is considered the deadliest gynecological malignancy. It is typically diagnosed in the advanced stages of the disease, with metastatic sites widely disseminated within the abdominal cavity. OC treatment is challenging due to the high rate of disease recurrence, which is further complicated by acquired chemoresistance caused by the reversion of the pathological variant. Therefore, more effective treatments are still being sought. Histologically, OC is classified into serous, mucinous, endometrioid, clear cell, and transitional cell carcinomas and malignant Brenner tumor. Recent clinicopathological and molecular biological studies demonstrated that these subtypes differ in histogenesis and anti-tumor agent sensitivity. In Japan, the incidence rates of the histological types of OC, namely, serous carcinoma, mucinous carcinoma, endometrioid carcinoma, and clear cell adenocarcinoma, are 39%, 12%, 16%, and 23%, respectively. Serous carcinoma is classified as high or low grade, with the former accounting for the overwhelming majority. In this study, the molecular pathological classification of OC has been described based on the characteristics of the two types of OC, types 1 and 2. Compared with Europe and the United States, Japan has a higher prevalence of type 1 OC and a lower prevalence of type 2 OC. The prevalence of each type of OC varies by race. It has been elucidated that the prevalence rate of each type of ovarian cancer in Asian countries is similar to that in Japan. Thus, OC is a heterogeneous disease. Furthermore, OC has been attributed to molecular biological mechanisms that vary among tissue subtypes. Therefore, it is necessary to conduct treatment based on accurate diagnoses of each tissue type and establish an optimal treatment strategy, and now is the transition period.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».