A phosphorylation code for oestrogen receptor-α predicts clinical outcome to endocrine therapy in breast cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To determine the relationship of the multiple sites of oestrogen receptor alpha (ERalpha) phosphorylation to clinical outcome after tamoxifen therapy, sections from tissue microarrays representing over 300 ER+ breast cancers from patients who were treated with surgery+radiation and then tamoxifen were used for immunohistochemical determination of total ERalpha, p-S104/106-ERalpha, p-S118-ERalpha, p-S167-ERalpha, p-S282-ERalpha, p-S294-ERalpha, p-T311-ERalpha and p-S559-ERalpha. Relationships of phosphorylated ERalpha to overall and relapse-free survival (RFS; breast cancer death or recurrence) were tested using single (univariate) and multiple (multivariate) predictor statistical models. Large tumour size, node positivity, high grade, progesterone receptor (PR) negative status and low levels of p-S282-ERalpha were significantly associated with reduced overall survival (OS). Along with tumour size and node status, a novel phosphorylation score (P(7) score > or = 3), taking into account all seven p-ERalpha sites, was significantly associated with reduced OS in univariate and multivariate analyses (hazard ratio (HR)=2.24, 95% confidence interval (CI) 1.15-4.34, n=335; P=0.018). Along with tumour size, node status, grade and PR status, a high P(7) score (> or = 3) was significantly associated with reduced RFS in univariate and multivariate analyses (HR=1.71, 95% CI 1.03-2.86, n=332; P=0.039). Since ERalpha is the site at which integration of diverse signals occurs to regulate breast cancer growth and survival, the ERalpha phosphorylation score may be a surrogate marker of the balance between oestrogen-dependent and crosstalk-dependent receptor activity, and is potentially a prognostic marker of clinical outcome in a tamoxifen-treated population of patients.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle