The prevalence and prognostic significance of estrogen receptor beta expression in non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Estrogen receptor beta (ERβ) is the predominant estrogen receptor (ER) expressed in non-small cell lung cancer (NSCLC); however, due to methodological disparities among prior studies, the prognostic value of ERβ expression in NSCLC remains unclear. Our objective was to apply improved detection and analysis techniques to assess the prognostic value of ERβ expression in NSCLC. METHODS: A tissue microarray (TMA) was used which contained resected and biopsy specimens from 299 patients diagnosed at a single center with stages I-IV NSCLC. Sections of this array were stained using high-sensitivity fluorescence immunohistochemistry, with the well-validated PPG5/10 monoclonal antibody. Digital images of the stained array slides were analyzed using software-based image analysis, which reported ERβ expression as a continuous variable in different subcellular domains. RESULTS: There were no differences in ERβ expression between male and female patients. High expression of ERβ was not a prognostic factor, but was significantly associated with stage IV disease in both tumor and stroma (P<0.001). In multivariable analysis, a high nuclear/cytoplasmic (N/C) ratio of ERβ expression was significantly associated with shorter overall survival, based on expression in the tumor [hazard ratio (HR): 1.65; 95% confidence interval (CI): 1.25-2.19; P<0.001] and in the stroma (HR: 1.57; 95% CI: 1.16-2.12; P=0.003). CONCLUSIONS: These results suggest that subcellular localization of ERβ, but not absolute expression, is a prognostic factor in NSCLC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».