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Enregistrement W4393043003 · doi:10.14740/wjon1751

High Ki67 Gene Expression Is Associated With Aggressive Phenotype in Hepatocellular Carcinoma

2024· article· en· W4393043003 sur OpenAlexvenueno aff
Vicente Ramos‐Santillan, Masanori Oshi, Erek Nelson, Itaru Endo, Kazuaki Takabe

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthRoswell Park Cancer InstituteU.S. Department of Defense
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaGene signatureImmunohistochemistryPhenotypeCancer researchOncologyProliferation MarkerCell cycleGene expressionPathologyInternal medicineCancerGeneBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hepatocellular carcinoma (HCC) with high Ki67 protein expression, the most commonly used cell proliferation marker, is associated with an aggressive biologic phenotype; however, conventional immunostaining is hampered by variability in institutional protocol, specific antibody probe, and by assessor subjectivity. To this end, we hypothesized that Ki67 gene ( MKi67 ) expression would identify highly proliferative HCC, and clarify its association with oncologic outcome, tumor progression, and immune cell population in the tumor microenvironment (TME). Furthermore, we sought to identify the cell-cycle gene expression profile that confers this aggressive phenotype. Methods: A total of 473 HCC patients with clinicopathological data associated with transcriptome were selected for this study: 358 patients from The Cancer Genome Atlas (TCGA) as the testing cohort, and 115 from GSE76427 as the validation cohort. Each cohort was divided into a highly proliferative group (MKi67-high) and the low MKi67 group (MKi67-low) by the median of Ki67 gene ( MKi67 ) expression levels. Results: MKi67-high HCC patients had worse disease-free survival (DFS), disease-specific survival (DSS), and overall survival (OS) independent of histological grade in the TCGA cohort. MKi67 expression correlated with histological grade and tumor size. MKi67 expression increased throughout the HCC carcinomatous sequence from normal liver, cirrhotic liver, early HCC, and advanced HCC. MKi67-high HCC was associated with higher intratumor heterogeneity, homologous recombination deficiency, and altered fraction as well as intratumoral infiltration of T helper type 1 (Th1) and Th2 cells, but lower interferon-gamma response and M2 macrophage infiltration. Cell proliferation-related gene sets in the Hallmark collection (E2F targets, G2M checkpoint, Myc target v1 and mitotic spindle), MTORC1 signaling, DNA repair, PI3K MTOR signaling, and unfolded protein response were all enriched in the MKi67-high HCC (false discovery rate (FDR) < 0.25). Conclusions: High MKi67 gene expression identified highly proliferative HCC with aggressive biology involving classical pathways in cell cycle regulation and DNA repair, as well as poor overall oncologic outcomes. This suggests potential for personalized treatment strategies, but validation and refinement of these observations require further research to elucidate the underlying mechanisms and validate therapeutic targeting of these pathways in MKi67-high HCC tumors. World J Oncol. 2024;15(2):257-267 doi: https://doi.org/10.14740/wjon1751

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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