Cancer-Testis Gene Biomarkers Discovered in Colon Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
In Saudi Arabia, colon cancer (CC) is the most prevalent cancer in men and the third most common cancer in women. Rather than being detected through screening programs, most CC cases are diagnosed mainly during clinical exams. Because of the slow growth of CC and its ability to be treated at an early stage, screening for CC can reduce the incidence of death and mortality. Consequently, there is an urgent need to identify a potential new cancer-specific biomarker for detecting early illness. Much research has been conducted on distinct antigen classes as potential new cancer-specific biomarkers for the early identification of malignancy. The cancer-testis antigens (CTAs) are one such category of antigens, with protein presence largely normally confined to human germ line cells in the testis and aberrantly produced in some cancer cells. CTAs are potentially valuable for use as cancer biomarkers and in cancer therapeutics due to their distinctive expression pattern. The aim of this current study was to identify potential cancer-testis (CT) gene biomarkers in Saudi Arabian CC patients. In this study, a total of 20 matching CC and normal colon (NC) tissues were obtained from the Saudi population. Any genes that showed expression in CC tissues but not in matching NC tissues were subsequently verified for mRNA expression in eight breast and eight leukemia malignancies using RT-PCR to determine the specificity of any CC biomarkers. CTAG1A, SPZ1, LYZL6, SCP2D1, TEX33, and TKTL2 genes were expressed in varying numbers of CC tissues compared to no measurable expressions in all NC tissue specimens, making these genes suitable potential candidates for CC markers. The most frequently expressed CT genes in CC patients were CTAG1A (35%) and SCP2D1 (35%), followed by TKTL2 (25%), SPZ1 (20%), LYZL6 (15%), and TEX33 (5%). The LYZL6 gene shows a weak RT-PCR product in 25% of breast cancer (BC) patients but not in leukemia patients. The SCP2D1 gene appears to display expression in all leukemia patients but not in the BC patients. TKTL2 expression was also observed in 50% of leukemia samples but not in the BC samples. More experiments at the protein level and with a larger cohort of patients are required to evaluate this finding.
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 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) | 0,004 | 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 ».