Molecular profile of atypical Leydig cell tumours
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To investigate histological and copy number variations (CNVs) in Leydig cell tumours (LCTs) of the testis. Although usually benign, a small minority of cases can be associated with a poor prognosis and metastasis. METHODS: We performed whole copy number analysis to compare the genomic profile of atypical (defined by the presence of any atypical features) versus benign LCTs. Our sample consisted of one malignant (with biopsy-proven metastasis), five atypical and five benign cases. RESULTS: We found increased genomic instability in the malignant tumour and within two out of five (40%) atypical cases. One benign case revealed a likely pathogenic mutation in the neurofibromatosis type 2 gene, but all benign cases lacked genomic instability. Apart from the malignant case (which had metastatic spread to the scrotal skin), all remaining atypical cases did not reveal evidence of recurrence or metastatic spread. CONCLUSION: CNVs by themselves are not sufficient to discriminate between cases that are benign versus those with malignant potential, without the use of histomorphological parameters. Genomic instability was only detected in the malignant and atypical cases, and not in any of the benign tumours. Thus, genomic instability may represent an early step in malignant progression. The presence of metastasis remains the only malignant criterion for LCTs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».