Immunohistochemical Expression of Neurotrophic Tyrosine Kinase Receptors 1 and 2 in Lung Carcinoma: Potential Discriminators Between Squamous and Nonsquamous Subtypes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context .—The neurotrophic tyrosine kinase receptors NTRK1 and NTRK2 have been implicated in the pathogenesis of lung carcinomas. NTRK receptor expression has been reported in lung carcinomas; however, the clinical utility of immunohistochemical expression of these receptors is unclear. Objective .—To compare the immunohistochemical expression profiles of NTRK1 and NTRK2 in various histologic subtypes of lung carcinomas and correlate with patient outcome. Design .—Six hundred eighty-six unique lung cancer cases (including squamous cell carcinoma, adenocarcinoma, large cell carcinoma, small cell carcinoma, and carcinoid tumor) with clinical outcome data in tissue microarray format were immunohistochemically stained for NTRK1 and NTRK2 using commercially available antibodies, automated immunostaining, and standard protocols. Results .—Expression of both NTRK1 and NTRK2 correlates strongly with squamous histology. NTRK1 and NTRK2 are highly specific markers (1: 92.8%, 2: 96.4%) of squamous lung carcinoma when compared with the other carcinoma subtypes, including adenocarcinoma. Positive NTRK2 staining in squamous carcinoma correlates with improved disease-specific survival ( P < .001) and overall survival ( P = .047). Conclusions .—NTRK1 and NTRK2 are potentially useful immunohistochemical markers that may be particularly helpful in separating squamous cell carcinoma from adenocarcinoma.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».