Coexpression of the type 1 growth factor receptor family members HER‐1, HER‐2, and HER‐3 has a synergistic negative prognostic effect on breast carcinoma survival
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The clinical significance of coexpression of type 1 growth factor receptor (T1GFR) family members remains largely unknown. The objective of the current study was to determine the frequency and the possible prognostic effect of coexpression of HER-1, HER-2, HER-3, and HER-4 by breast carcinoma. METHODS: Tissue microarrays were constructed using clinically annotated formalin-fixed, paraffin-embedded tumor samples from 242 patients with invasive breast carcinomas with a median 15-year follow-up. The levels of TIGFR family members (HER-1-HER-4) were measured by immunohistochemistry. K-means clustering algorithm, as well as univariate (Kaplan-Meier, log-rank test) and multivariate (Cox regression) survival analyses were applied to the data set. RESULTS: Using univariate analysis, expression of HER-1, HER-2, and HER-3, but not HER-4, was significantly associated with decreased patient disease-specific survival (P < 0.05). Kaplan-Meier survival analysis showed that coexpression of >/= 2 of HER-1, HER-2, and HER-3 in any combination was associated with reduced patient disease-specific survival compared with single marker expression or no expression (35% vs. 65% vs. 78% 10-year survival rates, P = 0.001). Using multivariate analysis, expression of >/= 2 of HER-1, HER-2, and HER-3 was independent of lymph node status and tumor size. CONCLUSIONS: In a cohort of patients with breast carcinoma, the authors observed T1GFR family member coexpression (HER-1, HER-2, and HER-3) to have a negative synergistic effect on patient outcome, independent of tumor size or lymph node status. Thus, coexpression of T1GFR family members identified a subset of patients with a poor disease prognosis who may potentially benefit from therapy simultaneously targeting several T1GFR family members.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».