Prognostic significance of cyclin-dependent kinase subunit 2 (CKS2) in malignant tumours: a meta-analysis and bioinformatic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives This study aimed to systematically elucidate the prognostic significance of cyclin-dependent kinase subunit 2 (CKS2) expression in various cancers and its correlation with their clinicopathological characteristics. Design In this meta-analysis and bioinformatic analysis, articles were identified through searches of multiple databases and meta-analysed according to the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-analysis Protocols. Data from The Cancer Genome Atlas were examined using UCSC Xena tools to further confirm the prognostic effect of CKS2. Data sources The PubMed, Embase, Web of Science and Cochrane Library databases were searched for articles published from their inception to 1 January 2023, using a combination of subject terms and free words, including ‘CKS2’, ‘cancer’, ‘tumor’, ‘neoplasm’, ‘carcinoma’, ‘malignancy’ and ‘prognosis’. Eligibility criteria The analysis included cohort or case–control studies, reported in English, with malignancy diagnoses confirmed by pathological methods, available HRs and 95% CIs for overall survival (OS) or extractable Kaplan-Meier curves, and a sample size of ≥20 patients. Reviews, commentaries, letters, conference reports, case reports, in vitro and animal studies, studies of CKS2 gene variants, studies with sample cases from public databases and studies with unavailable survival or duplicated data were excluded. Data extraction and synthesis Two researchers independently screened the articles, extracted the data and evaluated the quality of included studies using the Newcastle-Ottawa Scale. Meta-analysis and bioinformatic analyses were performed using the STATA and R software, respectively. Results The analysis included 13 retrospective studies encompassing 1348 cases across 10 cancer types. Nine studies involving 1124 patients examined the correlation between CKS2 expression levels and OS. A fixed-effects model analysis revealed a significant association between high CKS2 expression and reduced OS (HR=2.27, 95% CI=1.87 to 2.77, p<0.001). Furthermore, high CKS2 expression was significantly associated with advanced tumour stage (relative risk (RR) = 1.82, 95% CI=1.57 to 2.11, p<0.001), lymph node metastasis (RR=1.68, 95% CI=1.38 to 2.04, p<0.001), larger tumour size (RR=1.60, 95% CI=1.27 to 2.03, p<0.001) and lower differentiation grade (RR=1.57, 95% CI=1.29 to 1.90, p<0.001). CKS2 expression levels were not significantly correlated with patients’ age (RR=1.11, 95% CI=0.99 to 1.26, p=0.071) or sex (RR=0.98, 95% CI=0.90 to 1.07, p=0.653). An assessment of the articles showed no significant publication bias, confirming the robustness of these findings. The bioinformatic analysis further confirmed CKS2 upregulation in the examined cancer types and its association with poor OS in glioma (HR=1.97, 95% CI=1.78 to 2.18, p=3.70×10 −42 ), liver hepatocellular carcinoma (HR=1.56, 95% CI=1.31 to 1.86, p=3.50×10 −7 ) and lung adenocarcinoma (HR=1.27, 95% CI=1.10 to 1.48, p=1.70×10 −3 ). Conclusions Elevated CKS2 expression is associated with poor prognosis in a subset of malignant tumours, highlighting its potential as a prognostic marker. PROSPERO registration number CRD42023394038.
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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 | 0,027 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,058 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».