A combined FAK, c-MET, and MST1R three-protein panel risk-stratifies colorectal cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Focal adhesion kinase (FAK) is a key tyrosine kinase downstream of c-MET (or hepatocyte growth factor receptor, HGFR) and MST1R (macrophage-stimulating protein receptor or recepteur d'origine Nantais, RON) membrane receptors. The pathway plays an important role in cancer survival and invasion. In this study, we examined the protein expression of FAK, c-MET, and MST1R levels in a well-annotated cohort of 330 colorectal cancer patients. We found FAK to be overexpressed in colorectal adenocarcinomas (p = 0.0002), and FAK levels correlated positively with phospho-FAK levels (R2 = 0.81). In comparison, MST1R levels were not significantly different, and c-MET levels were slightly higher in the normal samples. We then developed a combined 3-protein panel of FAK, c-MET, and MST1R expression signatures that can robustly risk-stratify colorectal cancer across all stages into three clusters that differ in progression-free survival. The colorectal cancer subgroup with high FAK, low c-MET, and low MST1R protein levels showed the worst progression-free survival with particularly early progression of disease (p = 0.0053). Combined FAK, c-MET, and MST1R were independently prognostic for progression-free survival in stage II colorectal cancers in a multivariate model. The 3-protein panel provides a potentially clinically attractive method for risk-stratification and adjuvant therapy guidance, especially in stage II 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 | 0,000 |
| 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 ».