Extended Hormone Profiling Identifies a Wider Network of Duodenal Neuroendocrine Tumor Subtypes
Notice bibliographique
Résumé
We studied transcription factors and hormones expressed by duodenal neuroendocrine cells in a consecutively diagnosed series of 53 patients with well-differentiated duodenal NETs. There were 30 men; the mean age was 65 years (33 to 81). The study included biopsies (n = 18), endoscopic mucosal resections (n = 19), and surgical resections (n = 16). Three patients had multifocal disease; two had MEN1. Two patients had neurofibromatosis. Metastases were identified in 15/23 patients with biopsied lymph nodes. PAX6 was expressed in 85%, followed by CDX2 in 65%; ARX was expressed in 33%, and no tumors expressed PAX4. The commonest hormone expressed was gastrin; 23 (43%) had diffuse expression, and 12 (23%) had focal reactivity. Pancreatic polypeptide was diffuse and strong in 17 tumors (32%) classified as PP cell NETs; another 3 tumors had focal staining (total n = 20, 38%). Serotonin was identified only focally in 14 tumors (26%). Somatostatin was positive in 13 tumors (25%), 3 classical D cell tumors and 10 tumors with focal positivity. PYY was expressed in 10 tumors (19%), diffusely in 1 and focally in 9. CCK was identified in 6 tumors (11%), diffusely in 1 and focally in 5. Staining for glucagon/GLPs, insulin, and motilin was completely negative in all tumors. Thirty tumors (57%) expressed more than one hormone; gastrin was the most frequent. In 2 composite gangliocytoma/NETs (CoGNETs), the NET component expressed PP, and both NET and ganglion cells expressed ARX. These data identify a broad spectrum of duodenal NETs including novel cell types and a high incidence of plurihormonality.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».