Immunophenotypic Analysis in Early Müllerian Serous Carcinogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Studies on the immunophenotypes of early forms of serous carcinoma arising from female genital tract are limited. We aimed to examine p53, p16(Ink4a), estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), ERBB2, WT1, and Ki-67 protein expression in endometrial intraepithelial carcinoma (n=29), serous tubal intraepithelial lesion (n=4) and carcinoma (STIC, n=10), and the putative precursor p53 signature (n=11). Among endometrial intraepithelial carcinoma, 80% demonstrated p53 overexpression and 10% were consistent with a null phenotype. p16(Ink4a) immunostaining were observed in all endometrial intraepithelial carcinoma cases. ER, PR, ERBB2, and WT1 were positive in 54%, 25%, 11%, and 18% of cases, respectively. STIC cases demonstrated p53 overexpression and null phenotype in 90% and 10%, respectively. All STIC cases were p16(Ink4a) and WT1 positive, whereas ER and PR were positive in 70% and 20%, respectively. All STICs were negative for ERBB2. Among serous tubal intraepithelial lesion cases, 75% demonstrated p53 overexpression and 25% a null phenotype. p53 was positive in all 11 p53 signature cases, whereas p16(Ink4a) was universally negative. Finally, ER and PR were positive in 100% and 73% of p53 signature cases, respectively. These results suggest that p16(Ink4a) has a role in early Müllerian serous carcinogenesis but is absent in the earliest noncommitted lesion. p16(Ink4a) immunohistochemistry can be used as an adjunct confirmatory tool in p53-null cases with limited surface area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».