Expression of the Metastasis Suppressor KAI1 in Uveal Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Uveal melanoma (UM) is an intraocular tumor that leads to metastatic disease in approximately 50% of afflicted patients. There is no efficacious treatment for metastatic disease in this cancer. Identification of markers that can offer prognostic and therapeutic value is a major focus in this field at present. KAI1 is a metastasis suppressor gene that has been reported to play a role in various human malignancies, although it has not previously been evaluated in UM. Purpose. To investigate the expression of KAI1 in UM and its potential value as a prognostic marker. Materials and Methods. 18 cases of human primary UM were collected and immunostained for KAI1 expression. A pathologist evaluated staining intensity and distribution semiquantitatively. Each case was categorized as group 1 (low staining) or group 2 (high staining). Results. In group 2, two of the 12 cases presented with metastasis. Conversely, in group 1, five out of 6 cases had metastasis. The mean follow-up of patients who did not develop metastasis was 81.81 months (median: 75 months) versus 42.14 months (median: 44 months) for patients with metastasis. Conclusions. KAI1 is a promising candidate marker that may offer prognostic value in UM; it may also represent a therapeutic target in metastatic disease.
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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 | 0,000 |
| 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 ».