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Enregistrement W1965232244 · doi:10.1186/bcr2156

Redefining prognostic factors for breast cancer: YB-1 is a stronger predictor of relapse and disease-specific survival than estrogen receptor or HER-2 across all tumor subtypes

2008· article· en· W1965232244 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensJewish General HospitalBC Cancer AgencyChild and Family Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Breast Cancer Research Alliance
Mots-clésBreast cancerMedicineOncologyInternal medicineBiomarkerProportional hazards modelHazard ratioTissue microarrayEstrogen receptorSurgical oncologyCancerCohortDiseaseConfidence intervalBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Gene expression analysis is used to subtype breast cancers such that the most aggressive tumors are identified, but translating this into clinical practice can be cumbersome. Our goal is to develop a universal biomarker that distinguishes patients at high risk across all breast cancer subtypes. We previously reported that Y-box binding protein-1 (YB-1), a transcription/translation factor, was a marker of poor prognosis in a cohort of 490 patients with breast cancer, but the study was not large enough to subtype the cancers. We therefore investigated whether YB-1 identifies patients at risk for either reduced relapse free survival or decreased r breast cancer specific survival (BCSS) across all tumor subtypes by evaluating 4,049 cases. METHODS: Tumor tissue microarrays, representing 4,049 cases of invasive breast cancers with 20 years of follow up, were subtyped by the expression profiles of estrogen receptor, progesterone receptor, or HER-2. We then addressed whether YB-1 expression identified patients at higher risk for relapse and/or lower BCSS. RESULTS: We found YB-1 to be a highly predictive biomarker of relapse (P < 2.5 x 10(-20)) and poor survival (P < 7.3 x 10(-26)) in the entire cohort and across all breast cancer subtypes. Patients with node-positive or node-negative cancer were more likely to die from the disease if YB-1 was expressed. This was further substantiated using a Cox regression model, which revealed that it was significantly associated with relapse and poor survival in a subtype independent manner (relapse patients, hazard ratio = 1.28, P < 8 x 10(-3); all patients, hazard ratio = 1.45, P < 6.7 x 10(-7)). Moreover, YB-1 was superior to estrogen receptor and HER-2 as a prognostic marker for relapse and survival. For a subset of patients who were originally considered low risk and were therefore not given chemotherapy, YB-1 was indicative of poor survival (P < 7.1 x 10 (-17)). Likewise, YB-1 was predictive of decreased BCSS in tamoxifen-treated patients (P = 0.001); in this setting a Cox regression model once again demonstrated it to be an independent biomarker indicating poor survival (hazard ratio = 1.70, P = 0.022). CONCLUSIONS: Expression of YB-1 universally identifies patients at high risk across all breast cancer subtypes and in situations where more aggressive treatment may be needed. We therefore propose that YB-1 may re-define high-risk breast cancer and thereby create opportunities for individualized therapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle