HIF-1alpha in lung carcinoma: Histopathological evidence of hypoxia targets in patient biopsies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hypoxia inducible factor 1alpha (HIF-1alpha) plays a major role in the response of tumors to hypoxia, and contributes to tumor aggressiveness, invasiveness and resistance to radiotherapy and chemotherapy. Targeting HIF-1alpha is an attractive strategy, with the potential for disrupting multiple pathways crucial for tumor growth. Thus, the evaluation of HIF-1alpha in patient biopsies could be useful in personalized cancer treatment. Methodology: The current literature on HIF-1alpha immunohistochemical expression is reviewed along with the relation to clinical outcome and prognosis. In addition, the significant correlation of HIF-1alpha to vascular endothelial growth factor (VEGF) expression is reported, as well as the possible role of HIF-1alpha in predicting the therapeutic response to anti-EGFR therapies. Conclusion: Herein, an overview of the HIF-1alpha expression in lung carcinoma is presented. Since there is no consensus regarding the assessment of HIF-1alpha in tissue specimens, heterogeneous results have been reported especially regarding prognosis. In this context, methods to optimize the evaluation of HIF-1alpha in biopsies are needed in order to clarify the role of HIF-1alpha as a prognostic or predictive biomarker in lung carcinoma.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».