Upregulation of AKR1C1 and AKR1C3 expression in OPSCC with integrated HPV16 and HPV‐negative tumors is an indicator of poor prognosis
Notice bibliographique
Résumé
Different studies have shown that HPV16-positive OPSCC can be subdivided based on integration status (integrated, episomal and mixed forms). Because we showed that integration neither affects the levels of viral genes, nor those of virally disrupted human genes, a genome-wide screen was performed to identify human genes which expression is influenced by viral integration and have clinical relevance. Thirty-three fresh-frozen HPV-16 positive OPSCC samples with known integration status were analyzed by mRNA expression profiling. Among the genes of interest, Aldo-keto-reductases 1C1 and 1C3 (AKR1C1, AKR1C3) were upregulated in tumors with viral integration. Additionally, 141 OPSCC, including 48 HPV-positive cases, were used to validate protein expression by immunohistochemistry. Results were correlated with clinical and histopathological data. Non-hierarchical clustering resulted in two main groups differing in mRNA expression patterns, which interestingly corresponded with viral integration status. In OPSCC with integrated viral DNA, often metabolic pathways were deregulated with frequent upregulation of AKR1C1 and AKR1C3 transcripts. Survival analysis of 141 additionally immunostained OPSCC showed unfavorable survival rates for tumors with upregulation of AKR1C1 or AKR1C3 (both p <0.0001), both in HPV-positive (p ≤0.001) and -negative (p ≤0.017) tumors. OPSCC with integrated HPV16 show upregulation of AKR1C1 and AKR1C3 expression, which strongly correlates with poor survival rates. Also in HPV-negative tumors, upregulation of these proteins correlates with unfavorable outcome. Deregulated AKR1C expression has also been observed in other tumors, making these genes promising candidates to indicate prognosis. In addition, the availability of inhibitors of these gene products may be utilized for drug treatment.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».