Physical Status of Human Papillomavirus Integration in Cervical Cancer Is Associated with Treatment Outcome of the Patients Treated with Radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Integration of human papillomavirus (HPV) DNA into the host genome is a critical aetiological event in the progression from normal cervix to intraepithelial neoplasm, and finally to invasive cervical cancer. However, there has been little work on how HPV integration status relates to treatment outcome for cervical carcinomas. In the current study, HPV E2 and E6 gene copy numbers were measured in 111 cervical cancer tissues using real-time QPCR. Integration patterns were divided into four groups: single copy-integrated with episomal components (group 1), single copy-integrated without episomal components (group 2), multicopy tandem repetition-integrated (group 3), and low HPV (group 4) groups. A relapse-predicting model was constructed using multivariable Cox proportional hazards model to classify patients into different risk groups for disease-free survival (DFS). The model was internally validated using bootstrap resampling. Oligonucleotide microarray analysis was performed to evaluate gene expression patterns in relation to the different integration groups. DFS rate was inferior in the order of the patients in group 4, group 2/3, and group 1. Multivariate analysis showed that histologic grade, clinical stage group, and integration pattern were significant prognostic factors for poor DFS. The current prognostic model accurately predicted the risk of relapse, with an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.74 (bootstrap corrected, 0.71). In conclusion, these data suggest that HPV integration pattern is a potent prognostic factor for tailored treatment of cervical cancer.
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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) | 0,001 | 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 ».