Steroid Hormone Regulation and Prognostic Value of the Human Kallikrein Gene 14 in Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
To study KLK14 gene expression in endocrine-related cancers, we studied its hormonal regulation in breast and ovarian cancer cell lines. Our kinetic and blocking experiments suggest that this up-regulation is mediated through the androgen receptor. We then studied the expression of KLK14 by quantitative reverse transcriptase-polymerase chain reaction in 155 consecutive ovarian tumors and correlated these findings with clinicopathologic parameters, response to chemotherapy, and survival. A stepwise reduction was observed in the levels of KLK14 messenger RNA in normal, benign, and cancerous tissues (P < .001). Expression levels were significantly higher in patients with early stage disease and optimal debulking and in patients who responded to chemotherapy. Kaplan-Meier survival curves demonstrated longer progression-free and overall survival in patients with KLK14-positive tumors than in patients with KLK14-negative tumors (P < .001). When all other prognostic variables were controlled in the multivariate analysis, KLK14 retained its prognostic significance (progression-free and overall survival, respectively, hazard ratios, 0.43 and 0.53; P = .027 and .014). A weak negative correlation was found between KLK14 expression and serum CA-125. KLK14 is a new, independent, and favorable prognostic marker for 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 ».