Prognostic value of kallikrein‐related peptidase 6 protein expression levels in advanced ovarian cancer evaluated by automated quantitative analysis (AQUA)
Notice bibliographique
Résumé
Kallikrein-related peptidases, a subgroup of the serine protease enzyme family, are considered important prognostic biomarkers in cancer. In the present study, we sought to determine the prognostic value of kallikrein-related peptidase 6 (KLK6) in ovarian cancer using a novel method of compartmentalized in situ protein analysis. A tissue array composed of 150 advanced stage ovarian cancers, uniformly treated with surgical debulking followed by platinum-paclitaxel combination chemotherapy, was constructed. For evaluation of KLK6 protein expression, we used an immunofluorescence-based method of automated in situ quantitative measurement of protein analysis (AQUA). Mean follow-up time of the cohort was 34.35 months. One hundred and thirty-five of 150 cases had sufficient tissue for AQUA analysis. In univariate survival analysis, low tumor KLK6 expression was associated with better outcome for overall survival over 3 years (P = 0.019). There was no association between tumor KLK6 expression and progression-free survival (P = 0.128). In multivariate survival analysis, adjusting for well-characterized prognostic variables, low tumor KLK6 expression level was one of the most significant predictor variable for overall survival (95% confidence interval, 1.19-3.50; P = 0.009). High tumor KLK6 protein expression is associated with inferior patient outcome in ovarian cancer. KLK6 may represent a promising disease biomarker and therapeutic target in ovarian cancer.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».