Expression of the Epidermal Growth Factor Seven-Transmembrane Member CD97 Correlates with Grading and Staging in Human Oral Squamous Cell Carcinomas
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The oral squamous cell carcinoma (OSCC) is the sixth most common malignant tumor worldwide. No significant better progress has been made in the treatment of OSCCs during the last decades. The heterodimeric CD97 protein is a epidermal growth factor seven-transmembrane family member and was identified as a dedifferentiation marker in thyroid carcinomas. Nothing is known about CD97 in OSCCs. MATERIAL AND METHODS: Employing UV-laser microdissection, CD97 and its ligand CD55 were investigated in normal oral mucosa and OSCCs (n = 78) by multiplex reverse transcription-PCR. Frozen sections were investigated by immunohistochemistry. The effects of retinoic acid and sodium butyrate on the CD97/CD55 expression in OSCC cell lines were determined by quantitative PCR, immunocytochemistry, and flow cytometry. RESULTS: Weak CD97 transcripts were expressed in normal mucosa and normal basal epithelial cells revealed specific CD97 immunostaining. Strong CD97 transcripts were detected in pT(3)/T(4) and G3/G4 OSCC tissues, whereas pT(1)/T(2) and G1/G2 carcinomas revealed weak CD97 transcript levels. A weak CD97 immunostaining was observed in pT(1)/T(2) and G1/G2 tumors. By contrast, intensive CD97 immunostaining was detected in pT(3)/T(4) OSCCs and G3/G4 lesions. CD55 gene expression was low in normal mucosa. All OSCCs, irrespective of stage and grading, displayed strong CD55 immunostaining. Sodium butyrate and retinoic acid inhibited CD97 mRNA and protein in OSCC cell lines. Interestingly, CD55 was up-regulated by both substances. CONCLUSION: We identified CD97 as a novel marker of dedifferentiated OSCC. Interaction of CD97 and CD55 may facilitate adhesion of OSCC cells to surrounding surfaces that would result in metastases and bad prognosis.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».