Quantitative analysis of macrophage inhibitory cytokine-1 (MIC-1) gene expression in human prostatic tissues
Notice bibliographique
Résumé
Macrophage inhibitory cytokine-1 (MIC-1) gene is a member of transforming growth factor-beta superfamily and was reported to be highly overexpressed in human prostate cancer using microarray technology. The aim of this study was to evaluate the quantitative expression of MIC-1 in malignant and benign prostate tissues and to associate expression levels with clinicopathological parameters of prostate cancer. Matched (paired) prostatic tissue samples from the cancerous and noncancerous parts of the same prostates were obtained from 66 patients who underwent radical prostatectomy. Quantitative RT-PCR was performed using SYBR Green I on the Roche LightCycler system. Macrophage inhibitory cytokine-1 gene overexpression in cancerous tissues was observed in 88% of cases, compared to noncancerous tissues (P<0.001). The expression level of MIC-1 in cancerous tissues was significantly higher than in noncancerous tissue (P<0.001). Higher expression of MIC-1 gene was significantly associated with higher Gleason score (P=0.004). The expression of the MIC-1 gene in prostate cancer is significantly higher than in noncancerous tissues, especially in more aggressive forms of the disease (Gleason score>5). This is in contrast to prostate-specific antigen that is downregulated in higher-grade tumours. The upregulation of MIC-1 in prostate cancer and in advanced and more aggressive prostatic tumours suggests that MIC-1 protein should be evaluated as a potential diagnostic and prognostic biomarker.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».