Antioxidant enzyme levels in oral squamous cell carcinoma and normal human oral epithelium
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The antioxidant enzymes (manganese- and copper-zinc-containing superoxide dismutases, catalase and glutathione peroxidase) limit cell injury induced by reactive oxygen species. The purpose of the study was to determine whether human oral squamous cell carcinomas have altered antioxidant enzyme levels. This study is the first to undertake this task in human oral mucosa and squamous cell carcinoma. METHODS: Semiquantitative immunohistochemistry was used to examine 26 archived oral squamous cell carcinoma biopsies. Fourteen well-differentiated and 12 poorly differentiated tumors were examined, as were 12 specimens of oral mucosa. All sections were reviewed by two oral and maxillofacial pathologists, and image analysis of the immunostained sections was performed using NIH Image. Antioxidant enzyme staining intensities were compared in the different groups by Duncan's multiple range test. RESULTS: In general, mucosal basal cells displayed lower antioxidant enzyme levels than spinous cells, and primary tumor cells displayed lower antioxidant enzyme staining intensities than did their normal cell counterparts. Moreover, poorly differentiated tumor cells showed lower antioxidant enzyme staining intensities than well-differentiated tumor cells. Manganese-containing superoxide dismutase staining intensities were, however, higher in well-differentiated oral squamous cell carcinomas than their normal cells of origin. CONCLUSIONS: Detection of antioxidant enzymes may be a useful future marker in the molecular diagnosis of the oral cancer. Moreover, it may be possible to not only monitor the effectiveness of chemopreventive and therapeutic strategies in oral cancer using these enzymes, but to monitor tumor recurrence.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».