AKAP3 correlates with triple negative status and disease free survival in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer-testis antigens are among the new promising biomarkers, especially for targeted therapy. Aberrant and specific expression of these proteins has been reported in some tumor tissues. Also understanding their differential role in normal and cancer tissues may introduce them as new candidates for biomarker in cancer. METHODS: AKAP3 expression was investigated in 162 tumors, normal adjacent and normal tissues of the breast with Real-Time PCR. Also the correlation between the gene expression and clinico-pathologic features of the tumors and treatment regimen was evaluated. RESULTS: There was an association between lack of AKAP3 expression in tumor tissues and triple negative status (p=. 03). There was also a correlation between lack of this marker and tumor size (p = .01) and stage (p = .04). Lack of AKAP3 in normal adjacent tissues was associated with poor prognosis. Kaplan Meier plot demonstrated a remarkable better 5-year disease free survival in AKAP3 positive normal adjacent group. CONCLUSIONS: It was found that this relationship is originated from the difference in AKAP3 expression, not therapy distribution between two groups of patients. Thus, it may be a proper biomarker candidate for triple negative breast cancer patients. Also, testing AKAP3 in normal tissue of the patients may be used to predict the outcome of the treatment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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)
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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 ».