Expression of osteopontin and HGF/Met in adult soft tissue tumors
Notice bibliographique
Résumé
There is a need for molecular markers that predict biological behavior of adult soft tissue tumors. Elevated levels of osteopontin (OPN) a transformation-linked protein, have been associated with poor survival in many cancers. OPN induces cell migration in cancer cells, in part through activation of the hepatocyte growth factor (HGF) receptor (Met) and its signaling pathway. Met expression has been associated with a poor prognosis in some sarcomas. In a series of 15 patients with adult soft tissue tumors, we found that mRNA levels of OPN (p=0.015), Met (p=0.03) and HGF (p<0.001) were significantly higher in tumor tissues relative to paired normal tissues. By immunohistochemistry, in tumor tissue from 33 patients, we demonstrated that increased expression of OPN, but not Met protein, was associated with higher stage (p=0.025) and grade (p=0.005). We found that increased expression of OPN, but not Met protein, was associated with decreased overall survival (p=0.008) at five years. This study, which is the first to examine coexpression of these two markers, suggests that OPN may have potential as a prognostic marker in adult soft tissue sarcomas, and further that OPN+/-Met signaling pathways may contribute to their biological behavior.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».