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Differential expression of matrix metalloproteinases and their inhibitors in non-small cell lung cancer

2000· article· en· W2026169826 sur OpenAlexaff
P. Thomas, Rama Khokha, Frances A. Shepherd, Ronald Feld, Ming‐Sound Tsao

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Pathology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtease and Inhibitor Mechanisms
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBristol-Myers Squibb
Mots-clésMatrix metalloproteinaseAdenocarcinomaPathologyStromal cellImmunohistochemistryLung cancerMetastasisCarcinomaCellBiologyCancer researchCancerMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a comprehensive immunohistochemical study of the expression of ten metalloproteinases (MMPs) and their four inhibitors (TIMPs) in 115 non-small cell lung carcinomas (NSCLCs), the findings have been correlated with the histological and clinical features of the tumours. All MMPs and TIMPs were expressed in tumours, with frequencies ranging from 41% for MMP-2 to 68% for MMP-13. Stromal immunoreactivity ranged from 6% for TIMP-4 to 87% for MMP-13. In some tumours, an overexpression of these proteins, as revealed by stronger staining in cancer cells than in adjacent normal bronchial epithelium, was also observed. The frequency ranged from 1% for MMP-3 to 28% for MMP-13. Compared with squamous cell carcinoma (SqCC), adenocarcinoma (AdC) more frequently overexpressed MMP-1, -11, -13, -14, and TIMP-2, and TIMP-1 and/or TIMP-2 overexpression positively correlated with more advanced stage disease. None of the MMP or TIMP expression correlated with the ras genotype of the tumours. The higher frequency of MMP overexpression in AdC than in SqCC may relate to the greater tendency of the former for systemic metastasis. The association of TIMP-1 overexpression with more advanced disease may suggest a role in prognosis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations123
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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