ERCC1 expression as a molecular marker of cisplatin resistance in human cervical tumor cells
Notice bibliographique
Résumé
Cisplatin is a valuable adjuvant to radiotherapy for the treatment of cervical cancer. Because the advantage of combining cisplatin with radiotherapy is likely to be attributable to additive cell killing by these 2 agents, such protocols should primarily benefit patients who have inherently cisplatin-sensitive tumors. Development of a molecular assay to rapidly evaluate the cisplatin responsiveness of cervical tumors would thus be extremely valuable. We investigated whether high pre-treatment mRNA levels of the ERCC1 nucleotide excision repair gene are predictive of cisplatin resistance in early-passage human cervical cancer cells, as they are in several other tumor types. Expression of the ERCC1 gene at the mRNA and protein levels was established by Northern and Western blotting, respectively, in a panel of single-cell-derived cervical carcinoma cell lines that exhibited a wide range of inherent sensitivity to cisplatin. There was a significant (p </= 0.011) correlation between ERCC1 mRNA levels and cisplatin resistance in these cell lines. However, there was no obvious relationship between ERCC1 protein levels and cisplatin resistance. Thus, the association between high ERCC1 mRNA levels and cisplatin resistance might be an epiphenomenon. Nonetheless, pre-treatment ERCC1 mRNA levels may be a useful molecular marker for identifying cervical tumors likely to be refractory to cisplatin, and further investigation in clinical biopsy material is warranted.
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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 | 0,001 |
| 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 ».