The tumor microenvironment may trigger lymphoproliferation in cardiac myxoma
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac myxomas (CM) and primary cardiac lymphoproliferative disorders (LPD) are rare primary cardiac neoplasms. The composite occurrence of LPD in CM has been occasionally reported, and chronic inflammation in response to viral infection has been suggested to be at the basis of oncogenesis. Cancers can upregulate autophagy to endure microenvironmental stress and to increase local growth and aggressiveness. CM exhibit a dichotomous separation in low and high inflammatory grades (LIG vs. HIG). We studied 23 CMs using autophagy-related proteins and NanoString technology for gene expression. Autophagy-related proteins (Beclin-1, LAMP-1, LC3, and p62) were demonstrated in both tumor and stromal cells. ATG genes showed a progression of involvement in CM using an 8-gene signature. They were associated with Epstein-Barr virus (EBV) encoded latent membrane protein 1 (EBV LMP1) activation. We suggest that CM can upregulate autophagy, creating a favorable environment for EBV-driven oncogenesis. To the best of our knowledge, the present study is the first to report on the TME using the expression of autophagy-related genes and proteins in CM. The microenvironment of CM is dynamic, with a variety of cell types and different molecular pathways at play, and this study may clearly warrant further investigation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».