BRAF, TERT and HLA-G Status in the Papillary Thyroid Carcinoma: A Clinicopathological Association Study
Notice bibliographique
Résumé
As BRAF, TERT, HLA-G, and microRNAs have been individually associated with papillary thyroid carcinoma (PTC), we aimed to evaluate the individual and collaborative role of these markers in PTC in the same patient cohort. HLA-G and BRAF tumor expression was evaluated by immunohistochemistry. Using molecular methods, BRAFV600E and TERT promoter mutations were evaluated in thyroid fine needle aspirates. MicroRNA tumor profiling was investigated using massively parallel sequencing. We observed strong HLA-G (67.96%) while BRAF (62.43%) staining was observed in PTC specimens. BRAF overexpression was associated with poor response to therapy. The BRAFV600E (52.9%) and TERTC228T (13%) mutations were associated with extrathyroidal extension, advanced-age, and advanced-stage cancer. The TERT rs2853669 CC+TC genotypes (38%) were overrepresented in metastatic tumors. Nine modulated microRNAs targeting the BRAF, TERT, and/or HLA-G genes were observed in PTC and involved with cancer-related signaling pathways. The markers were individually associated with PTC features, emphasizing the synergistic effect of BRAFV600E and TERTC228T; however, their collaborative role on PTC outcome was not fully demonstrated. The differentially expressed miRNAs targeting the BRAF and/or HLA-G genes may explain their increased expression in the tumor milieu.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».