Breast Cancer Histopathology in the Age of Molecular Oncology
Notice bibliographique
Résumé
For more than a century, microscopic histology has been the cornerstone for cancer diagnosis, and breast carcinoma is no exception.In recent years, clinical biomarkers, gene expression profiles, and other molecular tests have shown increasing utility for identifying the key biological features that guide prognosis and treatment of breast cancer.Indeed, the most common histologic pattern-invasive ductal carcinoma of no special type-provides relatively little guidance to management beyond triggering grading, biomarker testing, and clinical staging.However, many less common histologic patterns can be recognized by trained pathologists, which in many cases can be linked to characteristic biomarker and gene expression patterns, underlying mutations, prognosis, and therapy.Herein we describe more than a dozen such histomorphologic subtypes (including lobular, metaplastic, salivary analog, and several good prognosis special types of breast cancer) in the context of their molecular and clinical features.B reast cancer is the most commonly diag- nosed cancer worldwide, yet, as we have come to understand in the last decades, it is not a single disease entity.Different pathways of pathogenesis give rise to distinct tumors with differing biological properties, behaviors, and prognoses, which can be defined by microscopic histomorphology, protein biomarkers, RNA expression profiles, and DNA alterations.Additional clinicopathological factors that are prog-nostic in early breast cancer include age, lymph node status, tumor size, histological subtype, grade, lymphovascular invasion, and biomarker expression-especially estrogen receptor (ER) and human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) status (Table 1).The most common histological types of breast cancer are invasive ductal carcinoma (invasive breast carcinoma of no special type) and invasive lobular carcinoma, but there more than 20 recognized histological spe-
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».