Clinical value of protein expression of kallikrein-related peptidase 7 (KLK7) in ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
Expression of the kallikrein-related peptidase 7 (KLK7) is dysregulated in ovarian cancer. We assessed KLK7 expression by ELISA and quantitative immunohistochemistry and analyzed its association with clinicopathological parameters and patients' outcome. KLK7 antigen concentrations were determined in tumor tissue extracts of 98 ovarian cancer patients by ELISA. For analysis of KLK7 immunoexpression in ovarian cancer tissue microarrays, a manual quantitative scoring system as well as a software tool for quantitative high-throughput automated image analysis was used. In immunohistochemical analyses, expression levels of KLK7 were not associated with patients' outcome. However, in multivariate analyses, KLK7 antigen levels in tumor tissue extracts were significantly associated with both overall and progression-free survival: ovarian cancer patients with high KLK7 levels had a significantly, 2-fold lower risk of death [hazard ratio (HR)=0.51, 95% confidence interval (CI)=0.29-0.90, p=0.019] or relapse [HR=0.47, 95% CI=0.25-0.91, p=0.024), as compared with patients who displayed low KLK7 levels. Our results indicate that - in contrast to earlier findings - high KLK7 antigen levels in tumor tissue extracts may be associated with a better prognosis of ovarian cancer patients.
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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 | 0,002 |
| 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 ».