Tissue factor positive microparticles as a biomarker for increased risk of breast cancer-associated thrombosis: a mini review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Cancer-associated thrombosis (CAT), such as venous thromboembolism (VTE), is a frequent complication in cancer patients, resulting in poor prognosis. Breast cancer is not highly thrombogenic but is highly prevalent, resulting in increased VTE cases. Many cancers express tissue factor (TF), a glycoprotein that triggers coagulation. The cancer cells were shown to express and release substantial amounts of TF-positive microparticles (MPTF), associated with a prothrombotic state. This narrative review evaluated the current use of the procoagulant MPTF as a biomarker for thrombosis risk in breast cancer. RECENT FINDINGS: Tumors of epithelial origin with elevated TF expression have been associated with increased VTE incidence. Thus, studies have affirmed the use of MPTF biomarkers for VTE risk in many cancers. Patients with metastatic breast cancer and CAT were found to exhibit elevated procoagulant microparticles in vitro, due to TF expression. The silencing of TF was associated with decreased microparticle release in breast carcinoma cell lines, associated with decreased coagulation. SUMMARY: CAT is a multifactorial condition, with several various underlying diseases. It is proposed that MPTF may be an effective biomarker for thrombosis risk in breast cancer patients but requires a more systemic evaluation utilizing standardized quantification methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».