High frequency of microsatellite instability in young patients with head-and-neck squamous-cell carcinoma: Lack of involvement of the mismatch repair geneshMLH1 ANDhMSH2
Notice bibliographique
Résumé
The most prevalent risk factors in the development of head-and-neck squamous-cell carcinoma (HNSCC) are excessive tobacco and alcohol consumption. In young patients with HNSCC, these risk factors are often absent. Our purpose was to investigate the risk factors, microsatellite instability (MSI) changes and status of the mismatch repair genes hMLH1 and hMSH2 in a cohort of young patients with HNSCC. Fifty-seven HNSCC tumors were examined for the presence of MSI at 16 microsatellite sites using PCR. In the young patient group (24 cases, < or = 44 years old), 100% of tumors had MSI at 1 site at least and 88% had MSI at 2 or more loci. In older patients (33 cases, > or = 45 years), MSI at 1 or more sites was found in 61% of tumors (young vs. old, p = 0.0003) and instability at 2 or more sites was found in 36% of tumors (young vs. old, p = 0.0001). The involvement of the mismatch repair genes was investigated by examining promoter methylation, exon mutation and gene expression of hMLH1 and hMSH2. All results were negative, indicating that inactivation of these 2 genes does not play a role in the development of MSI in tumors from this patient group. Furthermore, the young patient group had a significantly lower incidence of smoking (46% young, 88% old; p = 0.001) and alcohol consumption (33% young, 67% old; p = 0.0169), emphasizing the probable importance of other environmental and/or genetic factors in the development of their disease.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».