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Enregistrement W4404565417 · doi:10.1016/j.modpat.2024.100660

Retinoblastoma Protein Loss in p53 Abnormal Endometrial Carcinoma: Histologic and Clinicopathological Correlates

2024· article· en· W4404565417 sur OpenAlexaff
Ezgi Dicle Serbes, Nanda Horeweg, Carlos Parra‐Herran, Renske van Rijnsoever, Jan J. Jobsen, Ina J. Jürgenliemk-Schulz, Nienke Kuijsters, Remi A. Nout, Marie A.D. Haverkort, Melanie Powell, Pearly Khaw, Marie Plante, Catherine Genestie, Hans W. Nijman, Carien L. Creutzberg, Tjalling Bosse, Claire J.H. Kramer

Notice bibliographique

RevueModern Pathology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesLeids Universitair Medisch CentrumKWF KankerbestrijdingUniversiteit Leiden
Mots-clésPathologyCarcinomaHematopathologyMedicineBiologyCytogenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Of the 4 molecular subtypes of endometrial cancer (EC), p53-abnormal (p53abn) EC is associated with abundant copy number alterations and the worst clinical outcome. Patients with p53abn EC have the highest risk of disease recurrence and death, independent of tumor grade and histologic subtype. Currently, all invasive p53abn ECs are considered high risk, and no prognostic biomarkers have yet been found that can aid in clinical management. Here, we aimed to test whether loss of retinoblastoma (RB) protein expression using immunohistochemistry has the potential for prognostic refinement of p53abn EC. A large cohort of 227 p53abn ECs collected from the PORTEC-1/2/3 clinical trials and the Medisch Spectrum Twente cohort study was investigated, and RB loss was identified in 7.0% (n = 16/227). RB-lost p53abn ECs were predominantly high-grade endometrioid ECs (n = 6, 37.5%) and carcinosarcomas with endometrioid-type epithelial component (n = 5, 31.3%). Histologically, RB-lost p53abn ECs were typified by high-grade nuclear atypia (n = 16, 100%), predominantly solid growth pattern (n = 15/16, 93.8%), and polypoid growth (n = 9/16, 56.3%). Copy number loss involving the RB1 locus was identified in the majority of RB-lost p53abn EC (n = 13/14, 92.9%), explaining the loss of RB expression. Comparative analysis also showed that RB-lost p53abn ECs were diagnosed at earlier stages than RB-retained p53abn EC (P = .014). Interestingly, RB-lost p53abn EC showed prolonged time to overall recurrence (P = .038), even within stage I alone (P = .040). These findings highlight distinct morphomolecular features in RB-lost p53abn ECs and confirm the utility of RB immunohistochemistry as a surrogate for underlying molecular RB1 alterations. To our knowledge, this is the first study to show the potential use of RB in prognostic refinement of p53abn EC, although validation is warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,783

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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