Over‐expression of <i>S100A2</i> in pancreatic cancer correlates with progression and poor prognosis
Notice bibliographique
Résumé
Controversy exists regarding the clinical significance of S100A2 in the progression of tumours. In pancreatic cancer, little is known about the role of S100A2. The aim of this study was to clarify the clinical significance of S100A2 expression in pancreatic carcinogenesis. We microdissected invasive ductal carcinoma (IDC) cells from 22 lesions, pancreatic intraepithelial neoplasia (PanIN) cells from five lesions, intraductal papillary mucinous neoplasm (IPMN) cells from 38 lesions, pancreatitis-affected epithelial (PAE) cells from 16 lesions, and normal ductal cells from 18 normal pancreatic tissues. S100A2 expression in 14 pancreatic cancer cell lines, microdissected cells and formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) samples was examined by quantitative reverse transcription-polymerase chain reaction (qRT-PCR). Microdissection analyses revealed that IDC cells expressed higher levels of S100A2 than did IPMN, PAE or normal cells (all comparisons, p < 0.007). Cell lines from metastatic sites expressed higher levels of S100A2 than those from primary sites. PanIN cells expressed higher levels of S100A2 than normal cells (p = 0.018). IDC cells associated with poorly differentiated adenocarcinoma expressed higher levels of S100A2 than did IDC cells without poorly differentiated adenocarcinoma (p = 0.006). Analyses of FFPE samples revealed that levels of S100A2 were higher in samples from patients who survived < 1000 days after surgery than in those from patients who survived > 1000 days (p = 0.043). Immunohistochemical analysis was consistent with qRT-PCR. S100A2 may be a marker of tumour progression or prognosis in pancreatic carcinogenesis and pancreatic cancer.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».