Tissue and plasma levels of galectins in patients with high grade serous ovarian carcinoma as new predictive biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Galectins are moving closer to center stage in detecting glycosylation aberration in cancer cells. Here, we have investigated the expression of galectins in ovarian cancer (OC) and examined their potential as biomarkers in tissues and blood plasma samples of high grade serous ovarian carcinoma (HGSC) patients. In tissues, we found that increased protein expression of stromal gal-1 and epithelial gal-8/9 was associated with a poor response to treatment of HGSC patients. Gal-8/9 were both independent predictors of chemoresistance and overall survival (OS), respectively. This galectin signature increased the predictive value of the cancer antigen 125 (CA125) on 5-year disease-free survival (DFS), post-chemotherapy treatment and 5-year OS. In CA125 LOW patients, epithelial gal-9 was associated with a lower 5-year OS while stromal gal-1 and epithelial gal-8 were both associated with a lower 5-year DFS. Such negative predictive value of gal-8 and gal-9 was also found using plasma samples. In both cases, high plasma levels of gal-8 and gal-9 was associated with a lower OS and DFS. Overall, these data suggest that galectins may be promising biomarkers to identify subgroups of HGSC patients with poorer prognosis. Our study also contributes to better define the heterogeneity of the disease.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».