Data from Absence of MMP2 Expression Correlates with Poor Clinical Outcomes in Rectal Cancer, and Is Distinct from MMP1-Related Outcomes in Colon Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Treatments for colorectal cancer (CRC) are primarily disease stage based. However, heterogeneity in outcome within even a single stage highlights its limitations in predicting disease behavior. Recently, the role of gene expression as predictive and prognostic markers has been explored. Our objectives were to identify consistently differentially expressed genes through meta-analysis of high-throughput gene-expression studies, and evaluate their predictive and prognostic significance in colon (CC) and rectal (RC) cancers. Experimental Design: Publications applying high-throughput gene- expression technologies to specific CRC stages were identified. A vote counting strategy was used to identify the most significant differentially expressed genes. Their predictive and prognostic values were independently assessed in a tissue microarray of 191 cases of stage II-IV CC/RC from two tertiary care centers. Their biological effects were also examined in vitro. Results: MMP1 and MMP2 were identified as consistently underexpressed in liver metastasis compared with primary CRC. Shorter time to distant metastasis and overall survival occurred in stage III CC lacking MMP1 expression, and in stage III RC lacking MMP2. MMP1 levels in stage II and III CC were associated with increased likelihood of distant metastasis, whereas the risk of local recurrence in stage III RC could be stratified by MMP2. Promotion of cell invasion of CRC cell lines exposed to MMP1/2 inhibitors were confirmed in vitro. Conclusions: MMP1 and MMP2 may be useful biomarkers that can help stratify patients at higher risk of developing recurrence in colorectal cancer, and guide individualized treatment decisions to achieve better outcomes. Clin Cancer Res; 17(12); 4167–76. ©2011 AACR.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».