High frequency of MAGE‐A4 and MAGE‐A9 expression in high‐risk bladder cancer
Notice bibliographique
Résumé
Cancer-testis (CT) genes encode proteins that are ideal targets for cancer immunotherapy because of their restricted expression in normal tissues and frequent expression in cancers. We previously observed that MAGE-A9 was one of the CT genes most frequently expressed in bladder tumors. To confirm that observation and evaluate the potential prognostic value of MAGE-A9 protein, we analyzed its expression by immunohistochemistry in 493 primary bladder tumors and 33 lymph node metastases, in comparison with MAGE-A4 protein, also frequently expressed in bladder tumors. Overall, MAGE-A4 and MAGE-A9 were observed, respectively, in 38% and 63% of nonmuscle-invasive tumors, 48% and 57% of muscle-invasive tumors, 65% and 84% of carcinomas in situ and in 73% and 85% of lymph node metastases. Expression was associated with higher grade (MAGE-A4, p = 0.007; MAGE-A9, p = 0.012). In multivariate Cox regression analyses, expression of MAGE-A9 in pTa tumors was associated with recurrence (HR = 1.829; p = 0.010). In univariate analyses, MAGE-A4 expression in these same tumors was associated with progression to muscle-invasive cancer (HR = 7.417, p = 0.013). MAGE-A9 expression was even more predictive of progression as all tumors that progressed expressed this antigen. In muscle-invasive bladder tumors, no association was found between expression of either MAGE and bladder cancer-specific death. In conclusion, MAGE-A9 is a target of choice for bladder cancer immunotherapy as it is expressed in 60% of bladder tumors, predominantly high-grade tumors, and at higher frequency in pTis and metastatic tumors. Moreover, in pTa tumors, an immunotherapy targeting MAGE-A9 could be protective against recurrence and progression to more advanced cancer.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».