Serotonin Transporter Gene (SLC6A4) Variations Are Associated with Poor Survival in Colorectal Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Prognosis in colorectal cancer patients is quite variable, even after adjustment for clinical parameters such as disease stage and microsatellite instability status. It is possible that the psychological distress experienced by patients, including anxiety and depression, may be correlated with poor prognosis. In the present study, we hypothesize that genetic variations within three genes biologically linked to the stress response, namely serotonin transporter (SLC6A4), brain-derived neurotrophic factor (BDNF), and arginine vasopressin receptor (AVPR1B) genes are associated with prognosis in colorectal cancer patients. We used a population-based cohort of 280 patients who were followed for up to 12.5 years after diagnosis. Our multivariate analysis showed that a tagSNP in the SLC6A4 gene (rs12150214) was a predictor of shorter overall survival (HR: 1.572, 95%CI: 1.142-2.164, p = 0.005) independent of stage, age, grade and MSI status. Additionally, a multivariate analysis using the combined genotypes of three polymorphisms in this gene demonstrated that the presence of any of the minor alleles at these polymorphic loci was an independent predictor of both shorter overall survival (HR: 1.631, 95%CI: 1.190-2.236, p = 0.002) and shorter disease specific survival (HR: 1.691, 95%CI: 1.138-2.512, p = 0.009). The 5-HTT protein coded by the SLC6A4 gene has also been implicated in inflammation. While our results remain to be replicated in other patient cohorts, we suggest that the genetic variations in the SLC6A4 gene contribute to poor survival in colorectal cancer patients.
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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 ».