Artemis as Predictive Biomarker of Responsiveness to Preoperative Chemoradiotherapy in Patients with Locally Advanced Rectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to identify Artemis as a predictive biomarker for guiding preoperative chemoradiotherapy in locally advanced rectal cancer. The resection specimens were collected from 50 patients with rectal cancer who underwent preoperative chemoradiotherapy. Artemis expression in biopsy tissues was evaluated using immunohistochemical staining according to the percentage of positively stained cells combined with staining intensity. Among the 50 patients, 36 (72%) had a weakly positive Artemis protein expression, 10 (20%) had a moderately positive expression, and 4 (8%) showed a strongly positive expression. The criteria of magnetic resonance imaging tumor regression grade (mrTRG) and pathological rectal cancer regression grade (RCRG) were used to assess the tumor response to chemoradiotherapy. Correlation analysis shows that there is a significant negative correlation between high Artemis immunoscore and treatment response (r = −0.532, p < 0.001). The results imply that high Artemis expression was associated with poor treatment response. Our study suggested a potential role of Artemis as a predictive biomarker of the tumor response to preoperative chemoradiotherapy in patients with locally advanced rectal cancer.
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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 | 0,002 |
| 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 ».