<i>ERBB2</i> mutations define a subgroup of endometrial carcinomas associated with high tumor mutational burden and the microsatellite instability‐high ( <scp>MSI</scp> ‐H) molecular subtype
Notice bibliographique
Résumé
Anti-HER2 therapy is indicated for erb-b2 receptor tyrosine kinase 2 (ERBB2)-amplified/overexpressing endometrial carcinoma (EC). Mutations constitute another mode of ERBB2 activation, but only rare ERBB2-mutated ECs have been reported. We sought to characterize the clinicopathologic and genetic features of ERBB2-mutated EC. From an institutional cohort of 2638 ECs subjected to clinical tumor-normal panel sequencing, 69 (2.6%) with pathogenic ERBB2 mutation(s) were identified, of which 11 were also ERBB2-amplified. The most frequent ERBB2 hotspot mutations were V842I (38%) and R678Q (25%). ERBB2 mutations were clonal in 87% of evaluable cases. Immunohistochemistry revealed low HER2 protein expression in most ERBB2-mutated ECs (0/1+ in 66%, 2+ in 27%); all 3+ tumors (7.3%) were also ERBB2-amplified. Compared to ERBB2-wildtype ECs (with or without ERBB2 amplification), ERBB2-mutated/non-amplified ECs were enriched for the microsatellite instability-high (MSI-H) and, to a lesser extent, DNA polymerase epsilon, catalytic subunit (POLE) molecular subtypes, and associated with high tumor mutational burden and low chromosomal instability. Survival outcomes were similar between patients with ERBB2-mutated/non-amplified versus wildtype EC, whereas ERBB2 amplification was associated with worse prognosis on univariate, but not multivariate, analyses. In conclusion, ERBB2 mutation defines a rare subgroup of ECs that is pathogenically distinct from ERBB2-wildtype and ERBB2-amplified ECs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».