Molecular Prognosticators and Genomic Instability in Papillary Thyroid Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: Tumor progression has been attributed to the accumulation of DNA damage concurrent with selection of advantageous mutations; this DNA damage may result from failure to maintain genomic integrity or from susceptibility to carcinogens. Glutathione S-transferases (GSTs), enzymes that metabolize many carcinogens, may play a role in preserving genome integrity. The objectives of this study are to assess the relationship of GST genotypes with prognosis, clinicopathologic parameters, and genomic instability in papillary thyroid cancer. STUDY DESIGN: Prospective analysis. METHODS: GSTM1 and GSTT1 genotypes of 35 matched normal and papillary thyroid cancer specimens were determined by polymerase chain reaction (PCR) using primers specific for the coding sequences of each gene. Genomic instability was measured by intersimple sequence repeat PCR for each tumor/normal pair and compared with the GAMES prognostic scoring system and clinicopathologic parameters including age, extrathyroidal extension, tumor grade, size, stage metastasis, sex, and smoking history. RESULTS: GSTM1 and GSTT1 null genotypes were found in the normal tissues of 46% and 45%, respectively. No gene losses were detected in the tumor specimens. A significant association between the GSTM1 null genotype and increased risk of recurrence and death was observed. Elevated GII correlated with smoking and tumor stage but not with GST genotype. CONCLUSION: The association of GSTM1 null genotype with intermediate and high risk GAMES categories suggests that GSTM1 provides some protection against disease progression. However, this protection does not confer resistance to disease onset. GST genotyping may be a useful adjunct prognosticator with GAMES.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 ».