FGFR1, 2 and 3 protein overexpression and molecular aberrations of FGFR3 in early stage non‐small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aimed to determine protein expression levels of fibroblast growth factor receptors (FGFR) 1, 2 and 3 in early stage non‐small cell lung cancer (NSCLC). Additionally, a screen to define the frequency of FGFR3‐TACC3 translocation and FGFR3 amplification was performed. Archived tissues from 653 NSCLC samples (adenocarcinoma (AC), squamous cell carcinoma (SCC) and large cell carcinoma (LCC)) were analysed with immunohistochemistry (IHC) for expression of FGFR1, 2 and 3. Expression levels of FGFR1, 2 and 3 were correlated with clinicopathological features. The presence of FGFR3‐TACC3 translocation was detected by RT‐PCR and FGFR3 amplification was detected by fluorescence in situ hybridization. FGFR1, 2 and 3 proteins were highly expressed in 64 (10.6%), 76 (12.9%) and 20 (3.3%) NSCLC tumour samples, respectively. Protein expression of FGFR1 was significantly related to worse overall survival in NSCLC. Furthermore, FGFR1 protein expression was associated with light smoking and histological subtype (AC), FGFR2 protein expression with female gender, younger age, histological subtype (AC) and lower tumour stage, and FGFR3 protein was significantly overexpressed in tumours of older patients and SCC histology. The FGFR3‐TACC3 fusion was detected in 3.0% (6/200) of NSCLC samples and the FGFR3 gene was amplified in 4.7% of IHC positive NSCLC samples (2/43). FGFR1, 2 and 3 proteins are expressed in a high number of early stage NSCLC and FGFR1 protein expression may serve as a prognostic biomarker. Recurrent translocations and amplifications in FGFR3 can be found in NSCLC. This study shows that FGFR family members are frequently aberrant in NSCLC and could be interesting therapeutic targets for the treatment of NSCLC.
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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) | 0,001 | 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 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 ».