HER2-low and Overexpression in Mucinous Ovarian Cancer: Analysis of ASCO/CAP and ToGA Immunohistochemical Scoring
Notice bibliographique
Résumé
Mucinous ovarian carcinoma is an uncommon malignancy characterized by resistance to chemotherapy and poor survival in the metastatic setting. HER2 amplification is a frequent late event in carcinogenesis, yet the incidence of HER2-low in mucinous ovarian carcinoma is unknown. Further, the optimal method for determining overexpression in these tumors is not established. We sought to assess the ASCO/CAP and ToGA trial scoring methods for HER2 IHC with correlation to FISH, p53, and mismatch repair protein status and to determine the incidence of HER2-low in mucinous ovarian carcinoma. A total of 29 tumors from 23 patients were included. Immunohistochemistry for HER2, p53, MLH1, PMS2, MSH2, and MSH6 was performed. Scoring was performed according to the ASCO/CAP and ToGA trial criteria. HER2 FISH was performed and scored according to the ASCO/CAP criteria. The proportion of HER2-low, defined as 1+ or 2+ staining with negative FISH, was determined. Using ASCO/CAP, 26% demonstrated 3+ while 35% demonstrated 2+ staining. Using ToGA, 30% demonstrated 3+ while 57% demonstrated 2+ staining. By FISH, 26% were positive for HER2 amplification. Both systems captured all FISH-positive cases; the use of ASCO/CAP resulted in fewer equivocal and false-positive cases. Among HER2-negative cases, 88% were HER2-low. Aberrant p53 expression was detected in 55% of cases; mismatch repair deficiency was not identified in any cases. ASCO/CAP guidelines are accurate and resource-effective in determining HER2 overexpression in mucinous ovarian carcinoma. HER2-low is common in these tumors; further studies to determine the role of HER2-targeted therapy including antibody-drug conjugates are indicated.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».