Prognostic significance of human tissue kallikrein-related peptidases 6 and 10 in gastric cancer
Notice bibliographique
Résumé
The prognosis of patients following surgery for gastric cancer is often poor and is estimated using traditional clinicopathological parameters, which can be inaccurate predictors of future survival. Kallikreins are a group of serine proteases, which are differentially expressed in many human tumors and are being investigated as potential cancer biomarkers. This study assessed the prognostic utility of human tissue kallikrein-like peptidases 6 and 10 (KLK6 and KLK10) and correlated their expression with histopathological and clinical parameters in gastric cancer. We constructed a gastric tumor tissue microarray from 113 gastrectomy specimens and quantified KLK6 and KLK10 expression using immunohistochemistry. To overcome the problem of inter-observer variability and subjectivity in immunohistochemistry interpretation, a whole-slide scanned image of the tissue microarray was analyzed using an automated algorithm to quantify staining intensity. KLK6 expression was positively correlated with nodal involvement (p=0.002) and was predictive of advanced-stage disease (p<0.05). Kaplan-Meier survival curves revealed that tumors expressing high levels of KLK6 were significantly associated with significantly lower overall survival (p=0.04). KLK10 overexpression was also a predictor of advanced-stage disease (p<0.01), but was not significantly correlated with lymph node involvement or survival period. Our results show the potential ability of KLK6 as a prognostic marker for gastric cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».