Nestin protein expression is an independent prognostic marker in ependymoma and discriminates WHO II ependymoma with poor outcome
Notice bibliographique
Résumé
We have previously shown that the ependymoma cancer stem cell model DKFZ-EP1NS recapitulate ependymoma tumorigenesis at the histological, molecular and clinical level in an orthotopic murine model. EP1NS cells are characterized by a high expression of the neuronal stem cell marker nestin and a stem cell expression signature. We have therefore examined nestin expression in a large cohort of 379 ependymoma primary tumors. High protein expression of nestin, as assessed by immunohistochemistry, is associated with poor prognosis. Most importantly, nestin separates grade II ependymomas into two groups with distinct survival, with nestin positive grade II ependymomas having the same poor prognosis as grade III anaplastic ependymomas. Additional information is gained when combining nestin IHC with classifications according to cytogenetic groups 1–3, and/or posterior fossa group A and B (PFA/PFB). Multivariable analysis demonstrates that nestin positivity is an independent marker for poor progression-free (PFS) and overall survival (OS). Finally, analysis of nestin co-regulated genes in two separate datasets (n=75 and n=102 ependymoma samples, respectively) reveals co-regulation of developmental and epigenetic processes. In summary, our data suggest nestin as a useful novel marker for ependymoma risk stratification, improving diagnostic precision in differentiating grade II and III, which is virtually arbitrary in daily practice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».