TERT promoter mutations in atypical melanocytic lesions: A series of seven cases with adverse melanoma-specific outcome
Notice bibliographique
Résumé
The majority of melanocytic proliferations can be readily categorized as benign or malignant based on histologic assessment under the microscope by a trained dermatopathologist. However, a subset of lesions, termed Atypical Melanocytic Proliferations (AMPs), are histologically ambiguous, leading to possible diagnostic error and suboptimal treatment. Mutations in the promoter region of the catalytic subunit of telomerase, telomerase reverse transcriptase (TERT), are commonly found in melanomas but are rare in melanocytic nevi. In this study, we aimed to determine the prevalence of hot spot TERT promoter (TERT-p) mutations in AMPs with adverse melanoma-specific outcome. Studies were approved by respective institutional review boards. Using a multi-center database, we identified seven cases of melanocytic proliferations with a clinical follow-up period of at least 4 years, which were initially diagnosed as AMPs, and which recurred either as melanoma at site of prior biopsy or as metastatic melanoma. Sequencing of the TERT-p region showed hotspot mutations in three cases (43 %), suggesting that TERT-p mutations are enriched and could aid in the identification of AMPs with adverse outcome. In comparison with existing ancillary techniques for prognostication of AMPs, TERT-p mutation analysis may have advantages in terms of cost effectiveness and turnaround time, and is a promising diagnostic parameter with potential widespread utility.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».