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Enregistrement W4302293089 · doi:10.1186/s12885-022-10120-6

Circulating levels of PCSK9, ANGPTL3 and Lp(a) in stage III breast cancers

2022· article· en· W4302293089 sur OpenAlexafffund
Emilie Wong Chong, France‐Hélène Joncas, Nabil G. Seidah, Frédéric Calon, Caroline Diorio, Anne Gangloff

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipid metabolism and disorders
Établissements canadiensHôpital du Saint-SacrementMontreal Clinical Research InstituteUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCentre Hospitalier Universitaire de QuébecFondation du cancer du sein du QuébecUniversité Laval
Mots-clésMedicinePCSK9Breast cancerStage (stratigraphy)Internal medicineCholesterolSurgical oncologyOncologyCancerLipoproteinEndocrinologyLDL receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND / SYNOPSIS: Cholesterol and lipids play an important role in sustaining tumor growth and metastasis in a large variety of cancers. ANGPTL3 and PCSK9 modify circulating cholesterol levels, thus availability of lipids to peripheral cells. Little is known on the role, if any, of circulating lipid-related factors such as PCSK9, ANGPTL3 and lipoprotein (a) in cancers. OBJECTIVE/PURPOSE: To compare circulating levels of PCSK9, ANGPTL3, and Lp(a) in women with stage III breast cancer versus women with premalignant or benign breast lesions. METHODS: Twenty-three plasma samples from women diagnosed with a stage III breast cancer (ductal, lobular or mixed) were matched for age with twenty-three plasma samples from women bearing premalignant (stage 0, n = 9) or benign (n = 14) breast lesions. The lipid profile (Apo B, total cholesterol, HDL cholesterol and triglycerides levels) and Lp(a) were measured on a Roche Modular analytical platform, whereas LDL levels were calculated with the Friedewald formula. ANGPTL3 and PCSK9 plasma levels were quantitated by ELISA. All statistical analyses were performed using SAS software version 9.4. RESULTS: PCSK9 levels were significantly higher in women with stage III breast cancer compared to age-matched counterparts presenting a benign lesion (95.9 ± 27.1 ng/mL vs. 78.5 ± 19.3 ng/mL, p < 0.05, n = 14). Moreover, PCSK9 levels positively correlated with breast disease severity (benign, stage 0, stage III) (Rho = 0.34, p < 0.05, n = 46). In contrast, ANGPTL3 and Lp(a) plasma levels did not display any association with breast disease status and lipids did not correlate with disease severity. CONCLUSION: In this small cohort of 46 women, PCSK9 levels tended to increase with the severity of the breast disease. Given that PCSK9 plays an important role in maintaining cholesterolemia, and a potential role in tumor evasion, present results warrant further investigation into a possible association between PCSK9 levels and breast cancer severity in larger cohorts of women.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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