Patterns of Expression of H<sub>2</sub>S-Producing Enzyme in Human Renal Cell Carcinoma Specimens: Potential Avenue for Future Therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Background: Renal cell carcinoma (RCC) is the most common cancer of the kidney. The most common histotype is clear-cell (cc) RCC. Hydrogen sulfide (H<sub>2</sub>S) is an angiogenic and anti-apoptotic gasotransmitter that is elevated under pseudohypoxic conditions. H<sub>2</sub>S is endogenously produced by three enzymes: Cystathionine γ-lyase (CSE), cystathionine β-synthase (CBS), and 3-mercaptopyruvate sulfurtransferase (MPST). Seeing as increased expression of these enzymes has been observed in other human cancer types, this study aimed to quantify H<sub>2</sub>S-producing enzyme expression in human RCC samples and evaluate whether it correlated with clinical outcomes. Patients and Methods: Eighty-eight human kidney tissue specimens, with healthy and cancerous tissue components, were immunohistochemically stained for CSE, CBS, and MPST. The mean pixel intensity of positively stained areas was quantified. A retrospective analysis was conducted to obtain patient demographics, rates of metastasis/recurrence, and prognostic characteristics. Statistical correlations between enzyme expressions and subsequent patient outcomes were evaluated. Results: There was significantly greater expression of CSE, CBS, and MPST in cc-RCC compared to paired healthy tissue (p<0.0001). The difference in expression of CSE in cancerous versus normal tissue was significantly greater than that for CBS and MPST (p<0.0001 and p<0.01, respectively). Enzyme expression patterns in cancerous versus normal tissue did not correlate with nuclear grade, stage, histological type or cancer recurrence/metastasis. Conclusion: To our knowledge, this is the first report of the differential increase in expression of CSE, CBS, and MPST in human RCC. Although these patterns do not appear to correlate with cancer recurrence, metastasis, size or nuclear grade, their differential increase suggests a potential therapeutic target.
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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 ».