Biomarkers in the Molecular Pathogenesis of Esophageal (Barrett) Adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Since the early 1970s, a dramatic change has occurred in the epidemiology of esophageal malignancy in both North America and Europe: the incidence of adenocarcinomas of the lower esophagus and esophagogastric junction is increasing. Several lifestyle factors are implicated in this change, including gastroesophageal reflux disease (GERD). Primary esophageal adenocarcinomas are thought to arise from Barrett esophagus, an acquired condition in which the normal esophageal squamous epithelium is replaced by a specialized metaplastic columnar-cell-lined epithelium.Today, gerd is recognized as an important risk factor in Barrett esophagus. Progression of Barrett esophagus to invasive adenocarcinoma is reflected histologically by the metaplasia-dysplasia-carcinoma sequence. Although several molecular alterations associated with progression of Barrett esophagus to invasive adenocarcinoma have been identified, relatively few will ultimately have clinical application. Currently, the histologic finding of high-grade dysplasia remains the most reliable predictor of progression to invasive esophageal adenocarcinoma. However other promising molecular biomarkers include aneuploidy; 17p loss of heterozygosity, which implicates the TP53 tumour suppressor gene; cyclin D1 protein overexpression; and p16 alterations. It is anticipated that models incorporating combinations of objective scores of sociodemographic and lifestyle risk factors (that is, age, sex, body mass index), severity of gerd, endoscopic and histologic findings, and a panel of biomarkers will be developed to better identify patients with Barrett esophagus at increased risk for malignant progression, leading to more rational endoscopic surveillance and screening programs.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».