Prognostic significance of CXCR4 and mTOR expression in diffuse large B-cell lymphoma patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of this study was to investigate the prognostic role of mammalian target of Rapamycin (mTOR) and C-X-C chemokine receptor type 4 (CXCR4) in diffuse large-B-cell lymphoma (DLBCL) patients.Patients and methods: This retrospective study was collected data from 64 de novo DLBCL patients, who received standardized R-CHOP therapy at two oncology centers. CXCR4 and mTOR expressions were assessed by immunohistochemistry.Results: Out of the 64 DLBCL patients, 40 patients were positive for CXCR4 (62.5%) and 35 patients for mTOR (54.7%) expressions. CXCR4 expression was positively correlated with mTOR expression (r = 0.7; p < .001). While mTOR expression was significantly associated with high lactate dehydrogenase level (p = .03) and number of extranodal sites one or more (p =.02), CXCR4 expression was significantly associated with high IPI score (p < .001) and ECOG PS (p = .005). Furthermore, theexpression levels of mTOR and CXCR4 were significantly associated with older ages and poor response to treatment (p = .04, <.001 and .04, .03, respectively). After a median Follow up of 22 months, mean ± SD overall survival (OS) was 65.391 ± 4.705. Kaplan–Meier analysis showed that patients positive for mTOR and CXCR4 expression had shorter DFS (p = .01 & .02) and OS (p = .02 & .04). Multivariate analysis showed that CXCR4 and mTOR positivity is an independent prognostic factor for significantly poorer DFS (p = .03, and .02 respectively) but not for OS (p = .09 and .08 respectively) in the DLBCL pateints.Conclusion: Our results indicate that the expression of CXCR4 and mTOR may be poor prognostic biomarkers in DLBCL.
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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 ».