Patient outcome prediction using multiple biomarkers in human melanoma: A clinicopathological study of 118 cases
Notice bibliographique
Résumé
The application of biomarkers in melanoma prognosis has been well recognized. However the ability of a single biomarker to predict melanoma patient outcome is usually limited. We previously examined the expression of ten biomarkers (Bim, BRG1, BRMS1, CTHRC1, ING4, NQO1, NF-κB-p50, PUMA, SNF5 and SOX4) in melanomas. To assess the value of a combined multiple biomarker system in melanoma prognosis, we compared the expression of each biomarker between various stages of melanoma, and determined the best combination of biomarkers for melanoma prognosis. Although the expression of six biomarkers (Bim, BRMS1, ING4, NQO1, PUMA and SOX4) was significantly decreased in AJCC III-IV stages of melanoma compared to AJCC I-II stages, the combined 6-biomarker index score exhibited higher variations than any individual biomarker in the same comparison. Moreover, the 6-biomarker index score was correlated with melanoma thickness, location and subtype, and predicted the outcome of melanoma patients more accurately than the individual biomarkers. Multivariate Cox regression analysis demonstrated that the 6-biomarker index score is an independent prognostic factor for melanoma. In conclusion, our study suggests that a multi-biomarker system test is valuable for improved outcome prediction in melanoma patients and for the development of novel therapeutic strategies.
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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 ».