Use of a transgenic mouse model to identify markers of human lung tumors
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer remains the leading cause of cancer related deaths worldwide. Despite advances in detection technologies, most patients diagnosed with lung cancer already harbor metastatic lesions. Because early detection is one of the primary determinants of patient outcome, a transgenic mouse model of lung cancer was utilized to identify markers of early lung tumors in humans. DNA microarray analysis of lung tumors arising in MMTV-IGF-II transgenic mice showed 9 genes consistently elevated in the murine lung tumors. Western blot analyses confirmed that several of these proteins were elevated in the lung tumors and immunohistochemical analyses identified 3 proteins, microsomal glutathione-S-transferase 1 (Mgst1), cathepsin H and syndecan 1 as being consistently elevated in the murine lung tumors compared to non-tumor bearing transgenic lung tissue and normal lung tissue surrounding the tumor. These 3 proteins were also elevated in human lung adenocarcinoma and squamous cell carcinomas. Importantly, the proteins were elevated in early stage, node negative tumors indicating their ability to detect early lung lesions that would be amenable to surgical resection. Therefore, our findings indicate that Mgst1, cathepsin H and syndecan 1 should be further evaluated as markers capable of identifying patients with early stage lung tumors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».