NanoVelcro-captured CTC number concomitant with enhanced serum levels of MMP7 and MMP9 enables accurate prediction of metastasis and poor prognosis in patients with lung adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Lung adenocarcinoma (LADC) is among the most malignant cancers that frequently develops micrometastases even in early stages of the disease. Circulating tumor cell (CTC) number, matrix metalloproteinase (MMP) 7, and MMP9 show great prospects as predictive biomarkers in many tumors. However, the interactions between these biomarkers and the molecular basis of their roles in the metastasis and prognosis of LADC remain unclear. The present study revealed that an elevated CTC count and overexpression of MMP7 and MMP9 correlate with metastasis and clinical progression in LADC patients (n=143). Furthermore, MMP7 and MMP9 upregulation facilitates LADC cell migration in vitro and enhances serum CTC levels in a xenograft mouse model. More importantly, receiver operating characteristic (ROC) curves and Kaplan-Meier analysis confirmed more accurate prediction of metastasis and overall survival (OS) with a combination panel of CTC, MMP7, and MMP9. Taken together, our data show, for the first time, the involvement of MMP7 and MMP9 in the release of CTCs into the peripheral blood, and our data reveal that CTC count and expression of MMP7 and MMP9 can be used together as an effective clinical prediction panel for LADC metastasis and 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 | 0,001 |
| 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 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 ».