<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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».