Implementation of endometrial cancer molecular subtyping into a hybrid community-academic practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We sought to confirm utility of our institution's modified Proactive Molecular Risk Classifier for Endometrial Cancer protocol in our daily practice, which includes mismatch repair (MMR), p53, and L1 cell adhesion molecule (L1CAM) immunohistochemistry with in-house next-generation sequencing for POLE, TP53, and CTNNB1. METHODS: We conducted a retrospective review of all patients in our institution who underwent primary endometrial carcinoma resection from the year prior to protocol implementation (PRE; October 1, 2020, to September 30, 2021) through first year of implementation (POST; October 1, 2021, to September 30, 2022) to compare the distribution of molecular and traditional staging factors using GOG-249 criteria to assign clinical risk. RESULTS: In total, 136 of 260 PRE patients were classified as clinically low risk (LR), of whom 31 were MMR deficient. Of the 157 LR POST patients with endometrioid-type carcinoma, 45 were MMR deficient, 5 were POLE mutant, 5 were TP53 mutant, 56 were of no specific molecular profile (NSMP), and 46 did not receive full protocol testing. Of all 79 POST NSMP endometrioid-type cases, 18 were CTNNB1 mutated and 8 showed L1CAM expression. CONCLUSIONS: Our protocol identified 22 (14%) of 157 LR tumors that harbored incipient intermediate- to high-risk molecular aberrations in TP53, CTNNB1, or L1CAM. Moving forward, results of ongoing trials assessing adjuvant therapy decisions based on molecular classification are necessary to confirm protocol utility and identify appropriate modifications.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».