Investigation of genetic sex‐specific molecular profile in well‐differentiated thyroid cancer: Is there a difference between females and males?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Although more common in females, thyroid cancer is deemed to be more aggressive in males. The reasons for sex disparities in thyroid cancer are not well understood. We hypothesised that differences in molecular mutations between females and males contribute to this phenomenon. Methods Retrospective multicentre multinational study of thyroid nodules that underwent preoperative molecular profiling between 2015 and 2022. The clinical characteristics and mutational profiles of tumours in female and male patients were compared. Collected data included demographics, cytology results, surgical pathology, and molecular alterations. Results A total of 738 patients were included of which 571 (77.4%) were females. The extrathyroidal extension was more common in malignancies in males (chi‐squared, p = 0.028). The rate of point mutations and gene fusions were similar in both sex groups ( p > 0.05 for all mutations). Patients with nodules with BRAF V600E mutations were significantly younger than BRAF wild‐type nodule patients ( t ‐test, p = 0.0001). Conversely, patients with TERT promoter mutations were significantly older than patients with wild‐type TERT ( t ‐test, p < 0.0001). For patients harbouring both BRAF V600E and TERT mutations, the difference in age at presentation was significantly different in females ( t ‐test, p = 0.009) but not in males ( t ‐test, p = 0.433). Among females, patients with BRAF V600E and TERT mutations were significantly older than their wild‐type or single‐mutation counterpart ( t ‐test, p = 0.003). Conclusion The absolute rate of molecular mutations was similar in females and males. We found that extrathyroidal extension was more common in males. Moreover, BRAF V600E and TERT mutations occur at a younger age in males than in females. These two findings are factors that may explain the tendency of more aggressive disease in males.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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 ».