The importance of MUC1 cellular localization in patients with breast carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The MUC1 mucin is present on the apical surface of normal secretory epithelia. In breast carcinoma, MUC1 expression is variable in amount and cellular localization, the significance of which is controversial. The authors undertook a detailed analysis of staining pattern combined with a comprehensive literature review to better understand the role of MUC1 in breast carcinoma. METHODS: Seventy-one patients with breast carcinoma were examined for MUC1, beta-catenin, and E-cadherin staining patterns. These data were compared with data from 25 articles from the literature examining the expression of MUC1 in breast carcinoma. RESULTS: All invasive carcinomas showed some MUC1 staining. In invasive ductal carcinomas, MUC1 was detected in the apical membrane (15%), cytoplasm (93%), or circumferential membrane (13%), with 81% of tumors showing a mixture of patterns. Tumors with low overall MUC1 expression (< or = 50% positive tumor cells) had a higher nuclear grade than tumors with high overall MUC1 expression (> 50%; P = 0.01). Tumors with high and low cytoplasmic expression had no difference in nuclear grade (P > 0.3). Circumferential membrane staining was correlated with positive lymph node status (P = 0.011). CONCLUSIONS: In the literature, similar findings prevailed in which overall MUC1 expression was increased in lower grade (10 of 14 studies), estrogen receptor positive (8 of 13 studies) tumors and was associated with a better prognosis (8 of 13 studies). High cytoplasmic staining was associated with a worse prognosis, an association that was not explained by differences in histologic grade. Thus, the presence of MUC1 in the majority of tumor cells is associated with better differentiated tumors and with an improved prognosis. However, aberrantly localized MUC1 in the tumor cell cytoplasm or nonapical membrane is associated with a worse prognosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».