Hierarchical clustering of immunohistochemical analysis of the activated ErbB/PI3K/Akt/NF-κB signalling pathway and prognostic significance in prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The PI3K/Akt signalling pathway, induced by epidermal growth factor receptor (EGFR) and Her-2, is involved in the constitutive activation of NF-kappaB in prostate cancer cell lines. In this study, we extended the in vitro observation using an ex vivo model of prostate cancer tissues and assessed the prognostic significance of the PI3K/Ak/NF-kappaB signalling determinants. METHODS: We analysed a prostate cancer tissue microarray of 63 patients for the expression of total and activated EGFR, Her-2 receptors and the signalling molecules PTEN, phospho-PTEN, Akt, phospho-Akt and the NF-kappaB subunit p65. Data were analysed using Spearman's rho test, Kaplan-Meier curves and multivariate Cox regression analysis. In addition, a non-supervised hierarchical clustering analysis was applied to stratify patients according to prognostic groups in terms of risk of recurrence. RESULTS: The concomitant overexpression of activated EGFR and Her-2 was correlated with the nuclear expression of NF-kappaB. EGFR, phospho-EGFR, phospho-Her-2, ErbB3 and nuclear NF-kappaB were associated with the overall biochemical recurrence (BCR) of patients. The non-supervised hierarchical clustering analysis resulted in the separation of patients into five groups according to BCR. CONCLUSIONS: These results validate the previous in vitro data on ErbB involvement in NF-kappaB activation and shows evidence for a significant role of ErbB/PI3K/Akt/NF-kappaB signalling in the progression of prostate cancer.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».