Data from High-level Coexpression of JAG1 and NOTCH1 Is Observed in Human Breast Cancer and Is Associated with Poor Overall Survival
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aberrant activation of Notch receptors has been shown to cause mammary tumors in mice. We therefore used in situ hybridization to analyze expression of Notch ligands and receptors in human breast cancer. High levels of JAG1 and NOTCH1 were noted in a subset of tumors with poor prognosis pathologic features (P < 0.05). We therefore used tissue microarrays to analyze the expression of these genes in a collection of breast cancers from patients representing a wide spectrum of clinical stages, and from whom associated follow-up survival data was available (n = 184). Patients with tumors expressing high levels of JAG1 or NOTCH1 had a significantly poorer overall survival compared with patients expressing low levels of these genes [5-year survival rate of 42% versus 65% and median survival of 50 versus 83 months, respectively, for JAG1Hi vs. Lo (P = 0.01); 49% versus 64% and 53 versus 91 months, respectively, for NOTCH1Hi vs. Lo (P = 0.02)]. Moreover, a synergistic effect of high-level JAG1 and high-level NOTCH1 coexpression on overall survival was observed (5-year survival rate of 32% and median survival of 40 months; P = 0.003). These data (a) identify novel prognostic markers for breast cancer, (b) suggest a mechanism whereby Notch is activated in aggressive breast tumors, and (c) may identify a signaling pathway activated in poor prognosis breast cancer which can be therapeutically targeted.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».