Characterization of monocarboxylate transporters (MCTs) expression in soft tissue sarcomas: distinct prognostic impact of MCT1 sub-cellular localization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Soft tissue sarcomas (STSs) are a group of neoplasms, which, despite current therapeutic advances, still confer a poor outcome to half of the patients. As other solid tumors, STSs exhibit high glucose consumption rates, associated with worse prognosis and therapeutic response. As highly glycolytic tumors, we hypothesized that sarcomas should present an increased expression of lactate transporters (MCTs). METHODS: Immunohistochemical expression of MCT1, MCT2, MCT4 and CD147 was assessed in a series of 86 STSs and the expression profiles were associated with patients' clinical-pathological parameters. RESULTS: MCT1, MCT4 and CD147 were mainly observed in the plasma membrane of cancer cells (around 60% for MCTs and 40% for CD147), while MCT2 was conspicuously found in the cytoplasm (94.2%). Importantly, we observed MCT1 nuclear expression (32.6%). MCT1 and MCT4, alone or co-expressed with CD147 in the plasma membrane, were associated with poor prognostic variables including high tumor grade, disease progression and shorter overall survival. Conversely, we found MCT1 nuclear expression to be associated with low grade tumors and longer overall survival. CONCLUSIONS: The present work represents the first report of MCTs characterization in STSs. We showed the original finding of MCT1 expression in the nucleus. Importantly, opposite biological roles should be behind the dual sub-cellular localization of MCT1, as plasma membrane expression of MCT1 is associated with worse patients' prognosis, while nuclear expression is associated with better prognosis.
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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 ».