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Enregistrement W4379282320 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e16243

Correlating peptidylglycine alpha-amidating monooxygenase (PAM) expression with clinicopathologic variables in gastrointestinal (GI) neuroendocrine tumors (NETs).

2023· article· en· W4379282320 sur OpenAlexaff
Jordan Sim, Horia Marginean, Anna Jirovec, Michael M. Vickers, Esmeralda Celia Marginean, Tim Asmis, Bianca Marginean, Rachel Goodwin

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of British ColumbiaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStainingImmunohistochemistryTissue microarrayPathologyNeuroendocrine tumorsMedicineStomachDuodenumInternal medicineBiologyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e16243 Background: Peptidylglycine alpha-amidating monooxygenase (PAM) is a hypoxia-responsive protein which is responsible for peptide alpha-amidation, important in neuroendocrine hormone maturation. A prior study of well-differentiated neuroendocrine tumors of multiple sites, both GI and non-GI, has shown that PAM expression by immunohistochemistry correlates with important clinical and pathologic parameters. We assessed PAM expression by immunohistochemistry using two separate scoring systems in patients with well-differentiated neuroendocrine tumors (NETs) exclusively of the GI tract and assessed its correlation with clinical and pathologic variables. Methods: A tissue microarray was constructed from 58 patients with NETs of the GI tract. Two separate scoring systems were used, the immunoreactive score (IRS) and one as described by Horton et al (2020). The IRS score was derived by scoring for intensity (range 0-3) and percent of cells staining (range 0-4), multiplying these to give an overall IRS between 0 and 12. These results were dichotomized into 0-1 (negative) and 2-12 (positive). The score as described by Horton et al is a 4-tiered system: 0, no staining; 1, very faint and scarce staining; 2, staining easily visible in > 50% of tissue; 3, moderately dark and intense staining across 50% of tissue; 4, very intense dark staining across > 50% of tissue. These were then divided into negative (0), low (1) and high (2-4) scores. Clinical and pathologic variables were collected from the clinical records and correlated with PAM staining. Results: Patients had NETs involving the stomach (n = 1), duodenum (n = 3), ileum (n = 18), small bowel (n = 12), cecum (n = 2), and pancreas (n = 13). Twenty-one patients (36.2%) had 1 metastatic site, 12 patients (20.7%) had > = 2 metastatic sites and 25 patients (43.1%) lacked metastases. IRS and Horton scores were compared and were correlated (p = 0.007). By IRS, 9 patients (31%) had negative staining, and 20 patients (69%) had positive PAM staining. PAM staining did not correlate with functional status of the tumor (p = 1), synchronicity of disease (p = 1), number of metastatic sites (p = 0.69), Octreotide receptor positivity (p = 0.72) or blood chromogranin A (p = 0.58) and urine 5 HIAA levels (p = 0.52). PAM scoring also did not correlate with Ki-67 of primary tumors (p = 0.57). Conclusions: In our GI NET cohort, PAM staining did not correlate with any of the assessed clinical variables or with Ki-67 of primary tumors. A previous study of NETs involving more body sites found that PAM staining did inversely correlate with Ki-67 scoring. This difference may be due to our assessment of solely gastrointestinal NETs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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