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Enregistrement W4401046806 · doi:10.1093/jnen/nlae082

Utility of OLIG2 immunostaining in pediatric brain tumors with embryonal morphology

2024· article· en· W4401046806 sur OpenAlexaff
Murad Alturkustani, Adam D. Walker, Everardo A Castañeda, Jennifer Cotter

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuropathology & Experimental Neurology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOLIG2Atypical teratoid rhabdoid tumorMedulloblastomaImmunostainingImmunohistochemistryPathologyEpendymomaMedicineBiologyOncologyInternal medicineCentral nervous systemOligodendrocyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluates the diagnostic utility of OLIG2 immunohistochemistry for distinguishing between pediatric high-grade gliomas (pHGG) and embryonal tumors (ETs) of the CNS. Utilizing a retrospective pediatric cohort (1990-2021) of 56 CNS tumors, classified initially as primitive neuroectodermal tumors or CNS ET, we reclassified the cases based on WHO CNS5 criteria after comprehensive review and additional molecular testing that included next-generation sequencing and DNA methylation profiling. Our results indicate that OLIG2 immunopositivity was negative or minimal in a significant subset of pHGG cases (6 out of 11). At the same time, it showed diffuse expression in all cases of CNS neuroblastomas with FOXR2 activation (5/5), demonstrating its limited specificity in differentiating between pHGG and ET. Variable OLIG2 expression in other ETs, ATRT, and ETMR suggests the broader diagnostic implications of the marker. Furthermore, incidental findings of OLIG2 positivity in cases traditionally expected to be negative, such as medulloblastoma and ependymoma, introduce an additional layer of complexity. Together, these findings highlight the challenges of relying solely on OLIG2 immunostaining for accurate tumor classification in pediatric CNS neoplasms and underscore the importance of an integrated diagnostic approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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