Biomarkers of Pituitary Neoplasms: A Review (Part II)
Notice bibliographique
Résumé
Several new markers have shown a capacity to predict the clinicopathological behavior of pituitary neoplasms; these markers have shown potential to correlate with tumor subtype and size and patient age and sex. These various markers are involved in a host of cellular functions, including cell-cycle progression, cell proliferation, apoptosis, cell adhesion, and tumor vascularity. In this companion article to our first review of Ki-67 as a marker of pituitary adenomas, we present and analyze the literature regarding matrix metalloproteinases and their inhibitors (tissue inhibitor metalloproteinases), vascular endothelial growth factor, fibroblast growth factor and its receptor, apoptotic markers and p53, as well as cyclooxygenase-2, galectin-3, and pituitary tumor transforming gene. Some of these markers, such as fibroblast growth factor and fibroblast growth factor receptor and matrix metalloproteinases, show particular promise in their ability to identify pituitary tumors that behave in an aggressive manner. We suggest the need for uniform design and application of methods and standardized criteria for the interpretation of results. A uniform approach will establish clinicopathological utility of emerging markers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».