Higher Levels of the Anti-inflammatory Protein CC10 Are Associated with Improvement in Bronchial Dysplasia and Sputum Cytometric Assessment in Individuals at High Risk for Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: CC10, a 10-kDa anti-inflammatory protein secreted by bronchiolar Clara cells, is infrequently expressed in non-small cell lung cancer and its overexpression in non-small cell lung cancer cell lines results in a less malignant phenotype. Several lines of evidence have shown that bronchial dysplasia and sputum atypia are predictors of lung cancer. We investigated whether changes in CC10 expression correlate with regression of bronchial dysplasia and/or improvement in sputum abnormalities as measured by image cytometry. EXPERIMENTAL DESIGN: High-risk smokers enrolled in a chemoprevention trial underwent serial bronchoscopies with biopsies and bronchoalveolar lavage (BAL) collection, sputum assessment by image cytometry, and blood collection. CC10 was measured by competitive ELISA in BAL and plasma. Logistic regression analyses were done to determine the associations between CC10 levels and the improvement in bronchial dysplasia and sputum cytometric assessment. RESULTS: The net change in the BAL CC10 levels in subjects with improved bronchial lesions or improved sputum cytometry assessment was significantly higher than in those without improvement (P < 0.05). The odds ratio (95% confidence interval) associated with 1-unit increase in CC10 was 2.72 (1.31-5.64) for regression of dysplastic lesions and 2.94 (1.22-7.05) for improvement in sputum cytometry assessment after multivariate adjustment. Plasma CC10 was not significantly associated with either outcome. CONCLUSIONS: Higher BAL CC10 levels are significantly correlated with regression of bronchial dysplasia and improvement in sputum cytometry assessment in smokers with high lung cancer risk. Whether CC10 levels can predict clinical outcomes among high-risk populations warrants further investigation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».