Multiple dysregulated pathways in nasopharyngeal carcinoma revealed by gene expression profiling
Notice bibliographique
Résumé
Gene expression profiling was conducted using primary human nasopharyngeal carcinoma (NPC) biopsy samples to improve the understanding of the molecular pathways defining NPC and to identify novel potential therapeutic targets. RNA samples were extracted from 36 patients suspected to have NPC and hybridized onto the Affymetrix U133A chip. NPC was diagnosed in 19 patients, 11 had lymphoid hyperplasia (LH), and 6 were "normal" biopsies. Clinical stages for these NPC patients ranged from I-IV, including one M1. All NPC patients (except the M1) were treated with curative intent, which included radiotherapy alone (4 patients), or combined with chemotherapy (14 patients). Unsupervised clustering demonstrated a distinct NPC expression pattern, compared to normal biopsies. Subsequent Significance Analysis of Microarrays (SAM) derived from 14 NPC and 6 normal samples discovered 1,089 differentially regulated genes. Pathway analyses revealed novel insights into the mechanisms leading to NPC, whereby upregulation of NFkappaB2 and survivin play central roles in increasing resistance to apoptosis, and changes in integrin and WNT/beta-catenin signaling leading to uncontrolled proliferation. The role of survivin in resisting apoptosis in NPC was confirmed by RNA interference. Our data provide novel insights into the development and progression of NPC, and suggest survivin as a novel therapeutic target for NPC.
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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 ».