<i>KIF14</i> Messenger RNA Expression Is Independently Prognostic for Outcome in Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The mitotic kinesin KIF14 is overexpressed in multiple cancers including lung cancer. Therefore, we investigated KIF14 expression in association with clinical variables and the effect of KIF14 on in vitro colony formation in non-small-cell lung carcinoma. EXPERIMENTAL DESIGN: RNA was extracted from 129 untreated, resected tumors and KIF14 expression was quantified by real-time reverse transcription-PCR. Associations with clinical variables were determined by standard statistical methods. KIF14 expression was knocked down by small interfering RNA in H1299 and HeLa cells; proliferation and growth in soft agar were assayed. RESULTS: Squamous cell carcinoma had the highest KIF14 level, followed by large-cell undifferentiated carcinoma, then adenocarcinoma (P = 0.002). KIF14 level decreased with differentiation (P = 0.01) but was not associated with pathologic stage, T or N stage, or sex. When dichotomized about the median, KIF14 overexpression significantly decreased disease-free survival (Kaplan-Meier log-rank, P = 0.01) and trended toward decreasing overall survival (P = 0.08). In a univariate Cox proportional hazard regression, increasing KIF14 expression decreased disease-free survival [P = 0.01; hazard ratio, 1.44 (95% confidence interval, 1.09-1.91)]. In a multivariate Cox regression, including stage, differentiation, histology, and tumor purity as covariates, KIF14 overexpression remained an independent prognostic factor for disease-free survival [P = 0.01; hazard ratio, 1.45 (95% confidence interval, 1.09-1.94)]. Knockdown of KIF14 in non-small-cell lung carcinoma and cervical carcinoma cell lines decreased proliferation and colony formation in soft agar. CONCLUSIONS: KIF14 expression is independently prognostic for disease-free survival in lung cancer and knockdown decreases tumorigenicity in vitro, showing that it is a clinically relevant oncogene and an exciting therapeutic target for further study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».