Molecular alteration patterns predict tumor behavior in papillary thyroid carcinoma independent of tumor size: insights from an international multicenter retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Molecular testing is a well-established tool that assists in the management of thyroid nodules and allows classification in distinct molecular alteration patterns: BRAF-like, RAS-like and non-BRAF-non-RAS (NBNR). Yet classical TNM classification and ATA guidelines currently rely on tumor size for risk stratification. In this study, we compared tumor behavior according to molecular alteration patterns versus tumor size. METHODS: Retrospective multicenter multinational study of thyroid nodules that underwent preoperative molecular profiling with ThyGenX/ThyGeNEXT or ThyroSeq V3 between 2015 and 2022. Clinical characteristics, including demographics, cytology results, tumor size, surgical pathology, and molecular alterations, were analyzed. RESULTS: The study included 718 patients who underwent surgery for papillary thyroid cancer, with a majority of 556 (77.4%) being female. The distribution of molecular alteration patterns was as follows: BRAF-like in 227 (31.6%), RAS-like in 171 (23.8%), NBNR in 59 (8.2%), BRAF/RAS overlap 8 (1.1%) and no detectable mutation in 224 (31.2%) cases. The median tumor size was 15 mm (IQR 10-24). Extrathyroidal extension (ETE) was observed in 6.2% of cases with gross ETE and 5.6% with minimal ETE. Notably, nodules with BRAF-like molecular alterations were more likely to exhibit ETE compared to those with RAS-like or NBNR alterations (P < 0.001). There was no significant correlation between ETE and median tumor size (P > 0.05). CONCLUSION: Molecular testing of thyroid nodules provides a more accurate prediction of tumor behavior compared to tumor size alone. These findings suggest that future staging systems could benefit from incorporating molecular alteration patterns into their algorithms.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».