Clinicopathological Correlates of Hormone Expression-Based Subtypes of Non-Functioning Duodenal/Ampullary Neuroendocrine Tumors: A Multicenter Study of 151 Cases
Notice bibliographique
Résumé
Duodenal neuroendocrine tumors (Duo-NETs) may arise in the ampullary and non-ampullary duodenum. Non-functioning Duo-NETs (NF-Duo-NETs), which account for most cases, may express various hormones. Previous studies have suggested that hormone production might be associated with biological aggressiveness. Current treatment protocols are based on functionality, tumor size, and location, but small NF-Duo-NETs may also have metastatic potential. We aimed to investigate whether tumor cell subtyping, based on hormone expression, could provide further insights into NF-Duo-NET biological behavior. We analyzed the clinico-pathological correlates of hormone expression in a multicenter series of 151 NF-Duo-NETs, subdividing tumors into five subtypes: gastrin-producing G-cell NETs (Gas-NETs), somatostatin-producing D-cell NETs (Som-NETs), serotonin-producing enterochromaffin-cell NETs (Ser-NETs), plurihormonal NETs, and gastrin-, somatostatin-, and serotonin-negative NETs (GSSN-NETs). Som-NETs were the most frequent (31%), followed by plurihormonal NETs (26%), Gas-NETs (24%), GSSN-NETs (13%), and Ser-NETs (4%). Som-NETs and GSSN-NETs were more commonly located in the ampullary region and showed significantly larger size, more frequent lymphatic and/or vascular invasion, and higher pT, pN, and American Joint Committee on Cancer (AJCC-9th edition) stages compared to Gas-NETs, which were often (77%) diagnosed at AJCC stage I. Ampullary Som-NETs showed a more invasive and metastatic potential compared to non-ampullary Som-NETs, while, among plurihormonal NETs, the predominantly expressed hormone influenced tumor biological features, with gastrin-predominant NETs showing less invasive potential. At logistic regression, both tumor cell subtype and tumor size were independently associated with aggressiveness (pT3, pN1, or pM1 stage at diagnosis). Hormonal expression profiling may be clinically relevant in NF-Duo-NETs, independently of tumor size.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».