Association Between Expression of Vitamin D Receptor and Insulin-Like Growth Factor 1 Receptor Among Breast Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vitamin D receptor (VDR) and insulin-like growth factor 1 receptor (IGF1R) are known to be involved in breast cancer (BC) progression. Our previous work reported a correlation of differential localization of IGF1R with hormone receptor status in BC. A recent report described VDR and IGF1R as potential indicators of BC prognosis, but their interplay was not discussed. The present study focused on understanding the association of VDR expression with IGF1R activation, different molecular markers, and subtypes of BC. Methods: A retrospective study was designed to evaluate the VDR expression among 48 BC patients pathologically diagnosed as invasive BC and were surgically treated at Sharjah Breast Care Center, University Hospital Sharjah (UHS), United Arab Emirates (UAE). Formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tumor blocks with appropriate clinicopathological data were subjected to immunohistochemistry (IHC), and VDR protein expression was interpreted based on the staining intensity (SI) and the percentage of the positively stained cells (PP). Results: Nearly 44% of cases in the study were vitamin D deficient. A positive VDR expression with strong intensity (score > 4) was seen in 27 cases (56.3%). The expression pattern for VDR was equally distributed in cytoplasm and nucleus. For the IGF1R intensity, 24 cases (50%) of total cohort showed strong expression. A significant association was detected between IGF1R and VDR expression (P = 0.031). Conclusions: The present study identified positive association between IGF1R and VDR expression where most of the cases with strong VDR expression displayed strong IGF1R expression. These findings may contribute to current understanding on the role of VDR in BC and its interaction with IGF1R.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».