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Enregistrement W2087911404 · doi:10.1371/journal.pone.0042893

An Ep-ICD Based Index Is a Marker of Aggressiveness and Poor Prognosis in Thyroid Carcinoma

2012· article· en· W2087911404 sur OpenAlexafffund
Helen C.-H. He, Lawrence Kashat, Ipshita Kak, Tada Kunavisarut, Raefe Gundelach, Dae Hyun Kim, Anthony K.-C. So, Christina MacMillan, Jeremy L. Freeman, Ranju Ralhan, Paul G. Walfish

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésThyroid carcinomaImmunohistochemistryPathologyMedicineReceiver operating characteristicThyroidInternal medicineCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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