Nucleostemin expression in breast cancer is a marker of more aggressive phenotype and unfavorable patients’ outcome
Notice bibliographique
Résumé
Cancer stem cells (CSCs) are postulated to play significant role in the pathogenesis, progression as well as drug resistance of breast cancer. Nucleostemin (NS) is thought to be a key molecule for stemness, and the clinical impact of NS immunoreactivity in breast cancer can indicate its actual role and future therapeutic potentials.The current study is an observational study with an attempt to evaluate the correlation between NS expression (protein and gene expression levels) and different clinicopathological attributes of invasive breast cancer. For that reason, we investigated NS immunohistochemistry expression on commercial tissue microarray (TMA) of 102 patients and 51 archival specimens from patients admitted to Saqr Hospital, Ras Al Khaimah and diagnosed in Al Baraha Hospital, Dubai, UAE. In addition, the association between NS (GNL3) gene expression and different prognostic parameters as well as patient outcome was also evaluated using 2 large publicly available databases.Interestingly, we found NS expression to be associated with less differentiated and more advance stage. In addition, NS expression was significantly higher in larger size (P = .001) and LN-positive tumors (P = .007). Notably, NS expression was significantly correlated to P53 positive (P = .037) status. Furthermore, NS was found to be more expressed in the highly aggressive breast cancer subtypes including human epidermal growth factor receptor 2 (HER-2) and triple negative breast cancer (TNBC) subtypes. Moreover, our results also showed that high GNL3 gene expression to be associated with poor patient outcome and higher chances of tumor recurrence.Our results highlight NS expression as a marker of aggressive phenotype and poor outcome and indicate its possible use as a potential target for CSC-associated breast cancer management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».