Metallothionein expression in patients with small cell carcinoma of the lung: correlation with other molecular markers and clinical outcome.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with small cell carcinoma of the lung (SCLC) are known to have an extremely poor prognosis, with a 5-year survivor rate of only 5%. Chemotherapeutic drug resistance is a major obstacle to curative therapy in patients with SCLC. METHODS: The authors evaluated retrospectively the expression of metallothionen (MT), proliferating cell nuclear antigen (PCNA), p53, and retinoblastoma gene product (RBGP) in biopsy samples from 58 patients with SCLC prior to standard chemotherapy. The objective was to study the correlation between MT and other molecular markers in SCLC and correlate these data with the clinical outcome of patients. The authors studied 28 short-term survivors (STS; survival < 24 months) and 30 long-term survivors (LTS; survival > 24 months). RESULTS: In line with expectations, the authors found a strong inverse association between stage and survival. Of 58 patients with SCLC, 26 patients (45%; 17 STS and 9 LTS) showed MT expression, 55 patients (94%; 28 STS and 27 LTS) were positive for PCNA, 28 patients (48%; 16 STS and 12 LTS) were positive for p53, and only 6 patients (10%; 1 STS and 5 LTS) showed positivity for RBGP. On comparing the percent positivity of various markers in the two survivor groups, there was greater frequency of expression of MT, PCNA, and p53 and lower RBGP expression in the STS group compared with the LTS group. However, only the difference in expression of MT between the two survivor groups was statistically significant (Fisher exact test; P = 0.034). Multivariable analysis using a logistic regression model showed a significant association between MT expression and patient survival after adjusting for disease stage (chi-square test; P = 0.022). There was also a statistically significant association between MT expression and p53 expression (chi-square test; P = 0.001). CONCLUSIONS: In this study, of the molecular markers studied, the authors demonstrated that only MT overexpression was independently predictive of short-term survival in patients with SCLC undergoing chemotherapy.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».