An Ep-ICD Based Index Is a Marker of Aggressiveness and Poor Prognosis in Thyroid Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nuclear accumulation of the intracellular domain of epithelial cell adhesion molecule (Ep-ICD) in tumor cells was demonstrated to predict poor prognosis in thyroid carcinoma patients in our earlier study. Here, we investigated the clinical significance of Ep-ICD subcellular localization index (ESLI) in distinguishing aggressive papillary thyroid carcinoma (PTC) from non-aggressive cases. METHODS: Using domain specific antibodies against the intracellular (Ep-ICD) and extracellular (EpEx) domains of epithelial cell adhesion molecule, 200 archived tissues from a new cohort of patients with benign thyroid disease as well as malignant aggressive and non aggressive PTC were analyzed by immunohistochemistry (IHC). ESLI was defined as sum of the IHC scores for accumulation of nuclear and cytoplasmic Ep-ICD and loss of membranous EpEx; ESLI = [Ep-ICD(nuc) + Ep-ICD(cyt) + loss of membranous EpEx]. RESULTS: For the benign thyroid tissues, non-aggressive PTC and aggressive PTC, the mean ESLI scores were 4.5, 6.7 and 11 respectively. Immunofluorescence double staining confirmed increased nuclear Ep-ICD accumulation and decreased membrane EpEx expression in aggressive PTC. Receiver-operating characteristic (ROC) curve analysis showed an area under the curve (AUC) of 0.841, 70.2% sensitivity and 83.9% specificity for nuclear Ep-ICD for differentiating aggressive PTC from non-aggressive PTC. ESLI distinguished aggressive PTC from non-aggressive cases with improved AUC of 0.924, 88.4% sensitivity and 85.5% specificity. Our study confirms nuclear accumulation of Ep-ICD and loss of membranous EpEx occurs in aggressive PTC underscoring the potential of Ep-ICD and ESLI to serve as diagnostic markers for aggressive PTC. Kaplan Meier survival analysis revealed significantly reduced disease free survival (DFS) for ESLI positive (cutoff >10) PTC (p<0.05), mean DFS=133 months as compared to 210 months for patients who did not show positive ESLI. CONCLUSION: ESLI scoring improves the identification of aggressive PTC and thereby may serve as a useful index for defining aggressiveness and poor prognosis among PTC patients.
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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 | 0,001 | 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 ».