Associations between Selected Biomarkers and Prognosis in a Population-Based Pancreatic Cancer Tissue Microarray
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic cancer is the fourth leading cause of cancer death in the United States. Prognostic biomarkers are lacking, and treatment has limited effect on survival. Tissues from Surveillance, Epidemiology, and End Results registries (Iowa, Hawaii, and Los Angeles) were used to build a tissue microarray of 161 pancreatic tumors (113 resections and 48 biopsies). Proportional hazard models adjusted for age, race, sex, stage, time-period of diagnosis, and treatment. Associations were examined between markers (MUC1, MUC2, MUC5AC, synaptophysin, chromogranin, neuron specific enolase, epidermal growth factor receptor, HER2, CD5, CD138, CK5/6, CK19, CK20, and p53) and survival time from diagnosis. After adjusting for covariates, borderline statistically significant associations were seen between expression of each of the three mucins (MUC1, MUC2, and MUC5AC) and shorter survival time. The associations strengthened for 154 (96%) adenocarcinomas, particularly the 120 (75%) well-differentiated to moderately differentiated ductal adenocarcinomas, a tumor type that occurred more often in the cohort among White cases than cases of other racial origin (P<0.01). For differentiated ductal adenocarcinomas, associations with shorter survival time were seen for expression of all three mucins combined versus other mucin expression patterns (adjusted hazard ratio, 1.8; 95% confidence interval, 1.2-2.6) and for MUC2(+) versus MUC2(-) expression (adjusted hazard ratio, 1.6; 95% confidence interval, 1.1-2.4). Mucin gene expression, particularly MUC2 expression, may have prognostic value for differentiated adenocarcinomas. Tumor histologies differed in this and Japanese cohorts. The tissue microarray is available to evaluate other biomarkers. Tissue-based surveillance can be used to monitor tumor histology in populations and facilitate applied research.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».