Telomerase reverse transcriptase immunohistochemical expression is sensitive but not specific for <i>TERT</i> gene amplification in acral melanoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: TERT gene amplification (TGA) is a mechanism of telomerase reverse transcriptase (TERT) upregulation frequently utilized by acral melanomas (AMs). Currently, the utility of TERT immunohistochemistry (IHC) to predict TGA status in AMs is poorly documented. METHODS: AMs (26 primary and 3 metastatic) and non-acral cutaneous melanomas (6 primary) were subjected to immunohistochemical analysis using anti-TERT antibody to demonstrate protein expression and fluorescence in situ hybridization (FISH) to assess genomic copy number alteration. The relationship between TERT immunoreactivity and TGA confirmed by FISH was assessed using logistic regression. RESULTS: TERT expression was seen in 50% (13/26) of primary and 100% (3/3) of metastatic AMs and 50% (3/6) of primary non-acral cutaneous melanomas. TGA was found in 15% (4/26) and 67% (2/3) of primary and metastatic AMs and 17% (1/6) of non-acral cutaneous melanomas. The intensity of TERT immunoreactivity correlated with TGA (p = 0.04) and a higher TERT copy number-to-control ratio in AMs, with a correlation coefficient of 0.41 (p = 0.03). The sensitivity and specificity of TERT immunoreactivity for predicting TGA in AMs were 100% and 57%, with corresponding positive and negative predictive values of 38% and 100%, respectively. CONCLUSIONS: The clinical utility of TERT IHC to predict TGA status in AMs appears to be limited given its low specificity and positive predictive value.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».