Unique FISH Patterns Associated with Cancer Progression of Oral Dysplasia
Notice bibliographique
Résumé
Subgroups of patients with oral pre-malignant lesions (OPLs) are at extremely high risk for developing invasive cancer in spite of surgical excision. The objective of this study was to evaluate the utility of specific genes and their associated centromeres as markers to stratify OPLs for their cancer risk. Samples used in this study included 35 oral dysplasia with known outcome and 20 normal oral mucosa. Of the dysplasias, 20 were from an ongoing longitudinal study showing progression. The remaining 15 cases (2 of which progressed) were chosen from the population-based, provincial BC Oral Biopsy Service (OBS). Copy number alterations at EGFR, CEP7, CCND1, and CEP11 were evaluated by fluorescent in situ hybridization (FISH). There was no significant difference in demographics between progressors and non-progressors. Specific FISH profiles at these genes and their corresponding centromeres were associated with progression. High gene gain of CCND1 was associated with an 8-fold elevated risk of progression compared with those with no gain in time-to-progression analysis. Numerical alterations of EGFR and CCND1 and their centromeres might be an effective means for identifying OPLs at risk. Future studies will expand on this analysis and set the stage for application of this approach in routine clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».