Molecular and Pathological Heterogeneity of Synchronous Small and Large Duct Intrahepatic Cholangiocarcinoma—A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Background: Synchronous small- and large-duct intrahepatic cholangiocarcinoma (iCCA) represents a rare and heterogeneous entity, posing challenges for diagnosis, prognosis, and treatment selection. The pathological and molecular diversity between these subtypes influences tumor behavior and therapeutic response, necessitating a personalized approach. This study investigates the molecular and pathological heterogeneity of synchronous iCCA and its clinical implications. Methods: This prospective case series included six patients diagnosed with synchronous small- and large-duct iCCA at the Military Medical Academy, Sofia, between January 2023 and January 2025, with a median follow-up of 15 months. Tumor classification was based on histopathological examination, immunohistochemical analysis, and next-generation sequencing (NGS)-based genomic profiling. Radiological and clinical data were analyzed to assess tumor growth patterns, treatment response, and progression-free survival (PFS). Results: Small-duct-predominant iCCA was associated with IDH1/2 mutations and FGFR2 fusions, a mass-forming growth pattern, and longer PFS. In contrast, large-duct-predominant iCCA exhibited KRAS, TP53, and NF1 mutations, an infiltrative periductal growth pattern, and a more aggressive clinical course with shorter PFS. Tumor mutational burden-high (TMB-H) and microsatellite instability-high (MSI-H) were observed in a subset of large-duct iCCA cases, suggesting potential benefit from immune checkpoint inhibitors (ICIs). Conclusions: Synchronous small- and large-duct iCCA demonstrates distinct molecular, histopathological, and clinical features, necessitating individualized treatment strategies. Targeted therapies for IDH1/2- and FGFR2-altered small-duct iCCA have shown efficacy, whereas large-duct iCCA remains more aggressive and treatment-resistant, requiring novel therapeutic approaches. Future research should focus on adaptive treatment strategies that account for tumor heterogeneity and dominant molecular drivers.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».