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Enregistrement W3176950580 · doi:10.1096/fasebj.2019.33.1_supplement.lb366

The Prognostic Value of Ephrin Type‐A2 Receptor (EPHA2) and Ki67 in Renal Cell Carcinoma Patients: An Immunohistochemical and Bioinformatical Approach

2019· article· en· W3176950580 sur OpenAlexaff
Iman M. Talaat, Israa Okap, Samar Mohamed El Sheikh, Tamer Abou Youssif, Ibrahim Y. Hachim, Mahmood Yaseen Hachim

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAxon Guidance and Neuronal Signaling
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImmunohistochemistryRenal cell carcinomaEPH receptor A2Stage (stratigraphy)Internal medicineOncologyCancerDiseaseReceptor tyrosine kinaseEphrinPathologyReceptorBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The incidence of renal cell carcinoma (RCC), the most common malignant renal epithelial tumour, is increasing worldwide. Patients usually present with advanced disease and mostly have unpredicted clinical behaviour. A variety of prognostic factors have been proposed as useful parameters, however many of them showed limited clinical value. Thus, the discovery of novel prognostic markers, which might help in predicting patients' outcome and additional new targets to treat this disease are still in great demand. EphA2, a receptor tyrosine kinase, was found to be overexpressed in several malignancies and its expression in different tumours was found to be associated with poor prognostic features. In addition, a group of emerging strategies was recently introduced to target this receptor and found to show anti‐tumorigenic activity in various pre‐clinical cancer models. Aim To investigate the prognostic value of EphA2 expression in RCC patients and its association with other clinicopathological parameters as well as Ki67 expression, which is a well‐known proliferative and prognostic marker. Materials and Methods The expression of EphA2 and Ki67 was investigated immunohistochemically, and the results were correlated with the different clinicopathological parameters in 50 primary tumour blocks obtained from RCC cases surgically managed in the Urology Department, Alexandria University Main Hospital, during the period (2012–2015). In addition, the association between the EphA2 mRNA expression and the tumour stage as well as the patient outcome was also evaluated using two large publicly available databases. Results Our results showed a significant association between EphA2 expression and the tumour size, the nuclear grade, the tumour stage, the patient's outcome and the Ki‐67 expression (P < 0.05 for all). The same trend was also observed with EphA2 mRNA expression using larger patients' cohorts in two publicly available databases. Notably, EphA2 protein expression showed higher levels of co‐expression with the proliferative marker Ki67. Conclusion We concluded that higher expression of EphA2 and Ki67 in tumour tissues predicts a locally aggressive behaviour and poor outcome of RCC patients. Moreover, our results give a rationale for the potential benefits of using novel therapeutic strategies with the aim of targeting EphA2 receptor in RCC that might help in improving their outcome. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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