Prognostic Value of Quantifying Apoptosis Factor Expression in Favorable Histology Wilms Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Important in the homeostasis of normal tissues, apoptosis can be altered to favor cell survival within tumors. High expression of survivin, an inhibitor of apoptosis, and absence of caspase 8, a pro-apoptotic enzyme, independently correlate with poor outcomes in several tumor types. Favorable histology Wilms tumor has a remarkably high cure rate; as a result, the focus of therapy is now aimed at reducing treatment-related morbidity. With the goal of safely reducing therapy in select subgroups of patients, the authors investigated whether the levels of apoptotic factors in tumors could predict the risk for recurrence. Tumor apoptotic factor levels were surveyed in a case-control study from the National Wilms Tumor Study 5 (NWTS-5) and measured via quantitative real-time RT-PCR. Survivin and caspase 8 levels were surveyed in 92 primary tumor specimens and SMAC, Bid, and CD95 were surveyed in 24 specimens. All four pro-apoptotic factors studied (caspase 8, SMAC, Bid, and CD95) were analyzed individually and in relation to survivin expression. Although survivin mRNA was present at markedly greater levels than in normal kidney, none of the factors assayed independently or as a ratio was associated with stage of disease or risk for tumor recurrence in this group of 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 | 0,000 | 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 ».