Co‐assessment of cytoplasmic and nuclear androgen receptor location in prostate specimens: potential implications for prostate cancer development and prognosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To address, by co-assessing cytoplasmic and nuclear androgen receptor (AR) expression in prostate tissues, the contribution of the AR throughout the stages of prostate cancer (PC) and its value as a marker for predicting biochemical recurrence (BCR) after radical prostatectomy (RP). PATIENTS AND METHODS: Archival prostate specimens from patients who were cancer-free (43), with hormone-sensitive prostate cancer (HSPC, 62), and with androgen-independent prostate cancer (AIPC, 30) were used to construct tissue microarrays (total 135). Prostatic intraepithelial neoplasia (PIN) and non-neoplastic tissues (NA) found adjacent to HSPC were also included. Nuclear and cytoplasmic AR expression was scored by two observers using a composite scale, after immunohistochemical detection of the AR. The nuclear/cytoplasmic AR expression ratio was also calculated. Univariate Kaplan-Meier plots, and multivariate Cox and survival-tree analyses, were then used to assess the ability of the AR to predict BCR in the patients with HSPC. RESULTS: There was markedly greater nuclear AR staining intensity in NA than in normal prostate tissues from cancer-free patients. Cytoplasmic AR expression was highest in AIPC and markedly more than in HSPC. The nuclear/cytoplasmic AR expression ratio was highest in NA and PIN. In univariate analyses, a low nuclear AR, low cytoplasmic AR, and a high nuclear/cytoplasmic AR expression ratio were associated with BCR. Although cytoplasmic AR was an independent predictor of BCR in a Cox multivariate model (hazard ratio 2.736, 95% confidence interval 1.228-6.091, P = 0.014), survival-tree analyses suggested a complex relationship between AR expression and clinicopathological features. CONCLUSION: We propose that increased nuclear AR expression might be a precursor to PC and that cytoplasmic AR could contribute to the AIPC phenotype. The predictive ability of the AR might be closely linked to clinicopathological features.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».