Prospective Fumarate Hydratase Tumor Predisposition Syndrome Screening in Patients With Uterine Smooth Muscle Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Fumarate hydratase tumor predisposition syndrome (FHTPS) is caused by germline fumarate hydratase (FH) pathogenic variants (PVs). Most women with FHTPS develop FH-deficient (FHD) uterine leiomyomas (ULs), which arise 10 to 15 years earlier than aggressive FHD-renal cell carcinoma. We evaluate a previously proposed FHTPS screening strategy for women with ULs. This 5-year, prospective and retrospective study performed FH and later S-(2-succino) cysteine immunohistochemistry (IHC) on all uterine smooth muscle (USM) tumors in patients 40 (later ≤30) years or younger and on all USM tumors with suggestive FHD morphology regardless of age. Patients with FHD tumors by IHC were referred to genetic counseling. Of 840 USM tumors, 112 FHD-tumors by IHC (13%) were identified, all with suggestive FHD-morphology; 44 patients (39%) underwent germline testing, and 15 harbored germline FH PVs (34.1% of germline tested, 13.4% of all FHD-tumors). While FHD tumors were seen across a wide age range (24 to 73 y), those with germline FH PVs were significantly younger (median 33 vs 44 years wild-type, P = 0.0032). Few (12.5%) patients ≥40 and no patients ≥50 had a germline FH PV, whereas a majority (60%) of patients <40 (86% of those <30) had a germline FH PV. We demonstrate that previously proposed resource-conscious screening involving morphology and IHC is effective for identifying women with FHTPS. We provide prospective data confirming patients presenting with FHD-ULs over age 50 are unlikely to harbor germline FH PVs and argue that for germline testing without consideration of other factors, a threshold of younger than 50 years may be appropriate.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».