Expression of human telomerase reverse transcriptase, Survivin, DD3 and PCGEM1 messenger RNA in archival prostate carcinoma tissue.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The wide spectrum of biological behavior displayed by prostate cancer (PCa) warrants investigation of potential PCa-specific biomarkers that could identify more aggressive tumor types and therefore provide prognostic value. Upregulation of expression of human telomerase reverse transcriptase (hTERT), Survivin, DD3 and PCGEM1 mRNAs in PCa lesions has recently been described. The purpose of this study was to evaluate the clinical value of detection of over-expression of these biomarkers in the diagnosis and prognosis of PCa. MATERIAL AND METHODS: Archival formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) prostatectomy tissue from 26 patients with PCa (Gleason score 3-9, mean 7) and 14 patients with benign prostatic hyperplasia (BPH) were analyzed by reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) for semiquantitative transcript levels of hTERT, Survivin, DD3 and PCGEM1. In addition, 25 matched normal (MN) tissue samples were examined. The expression of biomarker mRNA relative to b2-microglobulin mRNA was determined using AlphaImager 2200 data analysis software. RESULTS: The biomarkers had sensitivities ranging from 91% to 100%. Clinical specificities evaluated with the BPH tissue were the following: hTERT mRNA (93%), DD3 mRNA (57%), Survivin (29%) and PCGEM1 (14%). Biomarker expressions were up to 13.5-fold higher in PCa tissue as compared to MN tissue. None of the tumor biomarkers showed a positive correlation with pathological stage and Gleason score. CONCLUSIONS: The results of this study indicate potential utility of the hTERT mRNA and DD3 mRNA as diagnostic but not prognostic biomarkers for PCa.
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 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 ».