Heterogeneous ribonucleoprotein K is a marker of oral leukoplakia and correlates with poor prognosis of squamous cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Oral leukoplakia is a heterogeneous lesion with risk of cancer development; there are no biomarkers to predict its potential of malignant transformation. Tissue proteomic analysis of oral leukoplakia using iTRAQ labeling liquid chromatography-mass spectrometry showed overexpression of heterogeneous ribonucleoprotein K (hnRNP K), a transformation-related RNA-binding protein, in leukoplakia in comparison with normal tissue. Herein, we investigated the clinical significance of hnRNP K in identification of oral leukoplakic lesions in early stages and as a prognostic marker in head-and-neck/oral squamous cell carcinomas (HNOSCCs). Immunohistochemical analysis of hnRNP K was performed in 100 HNOSCCs, 199 leukoplakias and 55 nonmalignant tissues and correlated with clinicopathologic parameters and disease prognosis over 6 years for HNOSCCs. hnRNP K nuclear expression increased from normal tissues to leukoplakia, and frank malignancy (p < 0.001). Cytoplasmic hnRNP K increased significantly from leukoplakia to HNOSCCs (p < 0.001) and was associated with poor prognosis of HNOSCCs (p = 0.011) by Kaplan-Meier analysis. The most important finding of our follow-up study is that cytoplasmic hnRNP K is an independent predictor of disease recurrence in HNOSCC patients. In conclusion, nuclear hnRNP K may serve as a potential marker for early diagnosis, whereas its cytoplasmic accumulation can help to identify a subgroup of HNOSCC patients with poor prognosis, suggesting its putative utility in clinical management of HNOSCC.
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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 | 0,001 |
| 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 ».