Nuclear morphometry as a biomarker for bronchial intraepithelial neoplasia: Correlation with genetic damage and cancer development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bronchial carcinomas are preceded by epithelial morphologic changes. The variation in interpretation of these grades of intraepithelial neoplasia makes it difficult to determine its natural history and utility of histopathology as a surrogate endpoint biomarker. The objective of this study was to quantitate morphologic changes of intraepitherlial neoplasia and validate its utility through correlation with histopathology, allelic loss, and cancer development. METHODS: Quantitative nuclear morphometry was performed on 47 normal bronchial biopsies and 28 invasive cancer to generate a morphometry index (MI) that was applied to 1,096 bronchial biopsies from 230 volunteers who were current smokers (> or =25 pack-years) and 30 patients who had cancer. In a subset of 631 biopsies, MI was correlated with frequency of loss of heterozygosity at nine chromosomal regions (14 polymorphic markers). RESULTS: A significant correlation was found between MI and allelic loss in six of nine chromosomal regions. As part of patient long-term follow-up, 12 sites that progressed to cancer were identified and had significantly increased MIs relative to nonprogressing sites. Significant overlap in the MIs was found between most grades of intraepithelial neoplasia. CONCLUSIONS: In chemoprevention trials, nuclear morphometry can supplement histopathology as a Surrogate Endpont Biomarker (SEB) because it is quantitative, collelates well with genetic damage, and may predict cancer development.
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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».