Expression of IRAK1 in Hepatocellular Carcinoma, Its Clinical Significance, and Docking Characteristics with Selected Natural Compounds
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to explore clinical significance of interleukin-1 receptor-associated kinase 1 (IRAK1) in the diagnosis, prognosis, and targeted therapy of hepatocellular carcinoma. A systematic analysis based on the cancer genome atlas (TCGA) indicated that IRAK1 was highly expressed in 18 cancer types (p < 0.01) and may be a pan-cancer biomarker. In hepatocellular carcinoma, the alteration rate of IRAK1 was rather high (62.4%), in which mRNA high relative to normal predominated (58.9%). Higher expression was associated with shorter overall survival (p < 0.01). IRAK1 expression correlated positively with pathology stage and tumor grade (for the latter there was only a slight trend). Interestingly, it correlated positively with TP53 mutation (p < 0.001), suggesting a possible strategy for targeting TP53 via IRAK1. Immunohistochemistry experiments confirmed a higher positive rate of IRAK1 in carcinoma than in para-carcinoma tissues (χ2 = 18.006, p < 0.001). Higher tumor grade correlated with more strongly positive staining. Molecular docking revealed cryptotanshinone, matrine, and harmine as the best hit compounds with inhibition potential for IRAK1. Our findings suggest that IRAK1 may play biologically predictive roles in hepatocellular carcinoma. The suppression of IRAK1/NF-κB signaling via inhibition of IRAK1 by the hit compounds can be a potential strategy for the targeted therapy.
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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 ».