Aromatase Expression Predicts Survival in Women with Early-Stage Non–Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Estrogen signaling is critical in the progression of tumors that bear estrogen receptors. In most patients with breast cancer, inhibitors that block interactions of estrogen with its receptors or suppress the production of endogenous estrogens are important interventions in the clinic. Recent evidence now suggests that estrogen also contributes to the pathogenesis of non-small cell lung cancer (NSCLC). We used a human lung cancer xenograph model system to analyze the effect of aromatase or estradiol on tumor growth. We further examined the level of protein expression of aromatase in 422 patients with NSCLC using a high-density tissue microarray. Results were confirmed and validated on an independent patient cohort (n = 337). Lower levels of aromatase predicted a greater chance of survival in women 65 years and older. Within this population, the prognostic value of aromatase was greatest in earlier stage lung cancer (stage I/II). In addition, for women with no history of smoking, lower aromatase levels were a strong predictor of survival. Our findings implicate aromatase as an early-stage predictor of survival in some women with NSCLC. We predict that women whose lung cancers have higher levels of aromatase might be good candidates for targeted treatment with aromatase inhibitors.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».