An apoptotic molecular network identified by microarray: On the TRAIL to new insights in epithelial ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In a previous microarray expression analysis, the authors identified candidate genes that were expressed differentially between ovarian tumors with low malignant potential and invasive serous epithelial ovarian tumors. Among them, the apoptosis-related candidate genes tumor necrosis factor-related apoptosis-inducing ligand (TRAIL), caspase 8 (CASP8), FLICE-inhibitory protein (FLIP), and cytochrome C (CYC) were identified. METHODS: For the current study, the authors conducted immunohistochemical analyses of a tissue array comprised of 235 serous tumors of different grades and stages to evaluate whether there was differential protein expression for these candidates and for the 4 death cell receptors of Trail: Dr4, Dr5, DcR1, and DcR2. RESULTS: All proteins except DcR1 and DcR2 had significantly differential expression levels between grade 0 tumors (low malignant potential) and grade 2 and 3 tumors. Trail also showed differential expression between grade 0 tumors and grade 1 tumors. When all tumors were compared, the expression levels of Trail, Dr4, Dr5, DcR1, and Flip differed significantly between early-stage and advanced-stage disease. High Dr5 expression was associated with a poor prognosis in patients who had invasive tumors and in the subgroup of patients who had grade 3 tumors. Furthermore, the combinations of 2 proteins (Trail and Dr5, DcR2 and Cyc, Flip and Dr5, Flip and DcR2, DcR1 and Dr5 or Dr4 and Flip) revealed an association with patient prognosis. CONCLUSIONS: The identification of new proteins in the initial diagnosis and prognosis of patients with epithelial ovarian cancer may lead to a better understanding of the disease, highlighting new potential therapeutic targets, and may be useful in patient management.
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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 ».