Co-expression of KLK6 and KLK10 as prognostic factors for survival in pancreatic ductal adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Kallikreins play an important role in tumour microenvironment and as cancer biomarkers in different cancer entities. Previous studies suggested an upregulation of KLK10 and KLK6 in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). Therefore, we evaluated the clinicopathological role of these kallikreins and their value as biomarkers in PDAC.Differential expression was validated by DNA-microarrays and immunohistochemistry in normal and malignant pancreatic tissues. Sera concentrations of both kallikreins were evaluated using ELISA. In silico analysis of possible protein interactions and gene silencing of KLK10 in vitro using siRNAs gave further insights in the pathomechanisms.Gene expression analysis and immunohistochemistry demonstrated a strong expression for KLK10 and KLK6 in PDAC. Statistical analysis showed that co-expression of these kallikreins correlated with an R1-resection status (P=0.017) and worse outcome for overall survival (P=0.031). Multivariate analysis proofed that co-expression is an independent prognostic factor for survival (P=0.043). Importantly, KLK10 knockdown in AsPC-1 cells significantly reduced cell migration, whereas computational analysis suggested interaction of KLK6 with angiogenetic factors as an important mechanism.Co-expression of KLK10 and KLK6 plays an unfavourable role in PDAC. Our results suggest that this effect is likely mediated by an interaction with the factors of the extracellular matrix and enhancement of cancer cell motility.
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 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 ».