Steroid Receptor RNA Activator Protein (SRAP): a potential new prognostic marker for estrogen receptor-positive/node-negative/younger breast cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The steroid receptor RNA activator is a functional RNA suspected to participate in the mechanisms underlying breast tumor progression. This RNA is also able to encode for a protein, Steroid Receptor RNA Activator Protein (SRAP), whose exact function remains to be determined. Our aim was to assess, in a large breast cancer cohort, whether levels of this protein could be associated with outcome or established clinical parameters. METHODS: Following antibody validation, SRAP expression was assessed by tissue-microarray (TMA) analysis of 372 breast tumors. Clinical follow-up and parameters such as steroid receptor and node status were available for all the corresponding cases. Immunohistochemical scores were independently determined by three investigators and averaged. Statistical analyses were performed using standard univariate and multivariate tests. RESULTS: SRAP levels were significantly (Mann-Whitney rank sum test, P < 0.05) higher in estrogen receptor-alpha positive (ER+, n = 271), in progesterone receptor positive (PR+, n = 257) and in older patients (age > 64 years, n = 182). When considering ER+ tumors, PR+ tumors, or younger patients (< or = 64 years), cases with high SRAP expression had a significantly (Mantel-Cox test, P < 0.05) worse breast cancer specific survival (BCSS) than those with low SRAP levels. SRAP also appeared as a very powerful indicator of poor prognostic for BCSS in the subset of ER+, node negative and young breast cancer patients (Cox regression analysis, n = 60, BCSS Hazard Ratio = 8.61, P < 0.006). CONCLUSIONS: Our data suggest that SRAP levels might provide additional information on potential risk of recurrence and negative outcome in a specific set of patients with otherwise good prognosis when considering only estrogen receptor and nodal status.
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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 | 0,001 | 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)
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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 ».