S100A7 overexpression is a predictive marker for high risk of malignant transformation in oral dysplasia
Notice bibliographique
Résumé
Early detection of oral lesions (OLs) at high risk of cancer development is of utmost importance for intervention. There is an urgent unmet clinical need for biomarkers that allow identification of high-risk OLs. Recently, we identified and verified a panel of five candidate protein biomarkers namely S100A7, prothymosin alpha, 14-3-3ζ, 14-3-3σ and heterogeneous nuclear ribonucleoprotein K using proteomics to distinguish OLs with dysplasia and oral cancers from normal oral tissues. The objective of our study was to evaluate the potential of these candidate protein biomarkers for identification of oral dysplastic lesions at high risk of cancer development. Using immunohistochemistry, we analyzed expressions of these five candidate protein biomarkers in 110 patients with biopsy-proven oral dysplasia and known clinical outcome and determined their correlations with p16 expression and HPV 16/18 status. Kaplan-Meier survival analysis showed reduced oral cancer-free survival (OCFS) of 68.6 months (p = 0.007) in patients showing cytoplasmic S100A7 overexpression when compared to patients with weak or no S100A7 immunostaining in cytoplasm (mean OCFS = 122.8 months). Multivariate Cox regression analysis revealed cytoplasmic S100A7 overexpression as the most significant candidate marker associated with cancer development in dysplastic lesions (p = 0.041, hazard ratio = 2.36). In conclusion, our study suggested the potential of S100A7 overexpression in identifying OLs with dysplasia at high risk of cancer development.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».