Prognostic Significance of MTOR Pathway Component Expression in Neuroendocrine Tumors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Clinical studies have implicated the mechanistic target of rapamycin (serine/threonine kinase; MTOR) pathway in the regulation of neuroendocrine tumor (NET) growth. We explored whether expression of MTOR pathway components has prognostic significance in NET patients. PATIENTS AND METHODS: We evaluated immunohistochemical expression of MTOR and phospho (p) -MTOR; its downstream targets RPS6KB1, RPS6, and EIF4EBP1; and its upstream regulators, in a cohort of 195 archival neuroendocrine tumors. We correlated expression levels with clinical outcomes, after adjusting for other prognostic variables. RESULTS: We observed anticipated correlations between expression of upstream components of the MTOR pathway and their downstream targets. Expression of PIK3CA, MTOR, or p-EIF4EBP1 was associated with high MKI67 (Ki-67) labeling index. We failed to identify clinical correlations associated with expression of the upstream regulators TSC1, TSC2, AKT, p-AKT, PDPK1, PTEN, PIK3R1, or PIK3CA. In contrast, high expression of MTOR or its activated downstream targets p-RPS6KB1, p-RPS6, or p-EIF4EBP1 was associated with adverse clinical outcomes. CONCLUSION: Our observations suggest that expression of MTOR or its downstream targets may be adverse prognostic factors in neuroendocrine tumors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».