SNAI1 expression and the mesenchymal phenotype: an immunohistochemical study performed on 46 cases of oral squamous cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: SNAI1 can initiate epithelial-mesenchymal transition (EMT), leading to loss of epithelial characteristics and, in cancer, to invasion and metastasis. We hypothesized that SNAI1 reactivation occurs in oral squamous cell carcinoma (OSCC) where it might also be associated with focal adhesion kinase (FAK) expression and p63 loss. METHODS: Immunohistochemistry was performed on 46 tumors and 26 corresponding lymph node metastases. Full tissue sections were examined to account for rare and focal expression. Clinical outcome data were collected and analyzed. RESULTS: SNAI1-positivity (nuclear, >/= 5% tumor cells) was observed in 10 tumors and 5 metastases (n = 12 patients). Individual SNAI1(+) tumor cells were seen in primary tumors of 30 patients. High level SNAI1 expression (>10% tumor cells) was rare, but significantly associated with poor outcome. Two cases displayed a sarcomatoid component as part of the primary tumor with SNAI1(+)/FAK(+)/E-cadherin(-)/p63(-) phenotype, but disparate phenotypes in corresponding metastases. All cases had variable SNAI1(+) stroma. A mesenchymal-like immunoprofile in primary tumors characterized by E-cadherin loss (n = 29, 63%) or high cytoplasmic FAK expression (n = 10, 22%) was associated with N(+) status and tumor recurrence/new primary, respectively. CONCLUSIONS: SNAI1 is expressed, although at low levels, in a substantial proportion of OSCC. High levels of SNAI1 may herald a poor prognosis and circumscribed SNAI1 expression can indicate the presence of a sarcomatoid component. Absence of p63 in this context does not exclude squamous tumor origin. Additional EMT inducers may contribute to a mesenchymal-like phenotype and OSCC progression.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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.
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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 ».