Serum biomarker CD163 predicts overall survival in patients with pancreatic ductal adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The serum soluble CD163 (sCD163) is elevated in patients with inflammatory disease and several types of cancer. However, the prognostic value of serum sCD163 in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) has not yet been investigated. In this study, serum level of sCD163 was measured by using the peripheral blood of 54 patients with PDAC, 20 patients with benign tumor of pancreas, and 30 healthy volunteers (healthy controls). The association between serum sCD163 level and overall survival was analyzed. Receiver operating characteristic (ROC) curves were generated, and areas under the curve (AUC) were compared to evaluate the diagnostic accuracy, including CA 19-9, CEA, CA 125, CA 153, and serum sCD163 level. Serum sCD163 level of patients with PDAC was significantly higher than patients with benign tumor ( P = .002) and health controls ( P < .001). Using ROC curves, we found that the AUC values of serum sCD163 were higher than those of CA 125 and CA 153, but lower than those of CA 19-9 and CEA. Serum sCD163 was negatively correlated with lymphocyte to monocyte ratio (LMR; r = −0.428, P = .001). In addition, the prognosis of PDAC patients with sCD163 ≥ median was worse than sCD163 < median by using univariate analysis ( P = .027). Further, multivariate analysis showed that higher level of serum sCD163 was still associated with poorer overall survival ( P = .020). In conclusion, the serum sCD163 has the potential as a new promising parameter to predict the prognosis in PDAC patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».