Transcriptional Profiles Predict Disease Outcome in Patients with Cutaneous T-Cell Lymphoma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Average survival of cutaneous T-cell lymphoma (CTCL) is associated with clinical stage at diagnosis, where stage I has a favorable survival prognosis, whereas patients with more advanced stages succumb to their disease within 5 years. Although the majority of patients present with an early-stage CTCL, 15% to 20% of them will inevitably progress. Current state-of-the-art clinical criteria cannot identify individuals with stage I disease who are at risk of progression. The purpose of the current work is to gain novel molecular insight into the pathophysiology of CTCL to be able to identify patients with poor versus favorable prognosis. Our previous work used microarray analysis of skin biopsies from 62 CTCL patients to perform an unsupervised analysis of gene expression, which revealed three distinct transcription profile clusters. EXPERIMENTAL DESIGN: In the present study, we used reverse transcription-PCR to confirm gene expression levels for a subset of representative genes in each cluster. We also performed a Kaplan-Meier analysis of survival and disease progression based on the 6 years of clinical follow-up. RESULTS: Our reverse transcription-PCR results confirmed the upregulation of representative genes for each cluster, whereas clinical analysis documents that all stage I cases that progressed to stage II and beyond were in poor and intermediate prognosis clusters 1 and 3 and none were in favorable prognosis cluster 2. This analysis also identified certain genes that were preferentially expressed in favorable (e.g., WIF-1) versus poor (e.g., IL-17F) prognosis clusters. CONCLUSION: This work suggests that it may be possible to stratify CTCL patients into low-risk, intermediate-risk, and high-risk groups based on gene expression.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle