PYGOPUS2 expression in prostatic adenocarcinoma is a potential risk stratification marker for PSA progression following radical prostatectomy
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Prostate cancer (PrCa) is the most frequently diagnosed non-cutaneous cancer in men. Without clear pathological indicators of disease trajectory at diagnosis, management of PrCa is challenging, given its wide-ranging manifestation from indolent to highly aggressive disease. This study examines the role in PrCa of the Pygopus (PYGO)2 chromatin effector protein as a risk stratification marker in PrCa. METHODS: RNA expression was performed in PrCa cell lines using Northern and RT-PCR analyses. Protein levels were assessed using immunoblot and immunofluorescence. Immunohistochemistry was performed on tissue microarrays constructed from radical prostatectomies with 5-year patient follow-up data including Gleason score tumour staging, margin and lymph node involvement and prostate serum antigen (PSA) levels. Biochemical recurrence (BR) was defined as a postoperative PSA level of >0.2 nL. Univariate and multivariate analyses were performed using SAS and Kaplan-Meier curves using graphPad (Prism). RESULTS: In vitro depletion of PYGO2 by RNAi in both androgen receptor positive and negative PrCa cell lines attenuated growth and reduced Ki67 and 47S rRNA expression, while PYGO2 protein was localised to the nuclei of tumours as determined by immunohistochemistry. High expression levels of PYGO2 in tumours (n=156) were correlated with BR identified as PSA progression, after 7-year follow-up independent of other traditional risk factors. Most importantly, high PYGO2 levels in intermediate grade tumours suggested increased risk of recurrence over those with negative or weak expression. CONCLUSION: Our data suggest that elevated PYGO2 expression in primary prostate adenocarcinoma is a potential risk factor for BR.
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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».