Biomarkers of epithelial-mesenchymal transition: E-cadherin and beta-catenin in malignant transformation of oral lesions.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Detecting oral lesions at high risk of becoming cancer may enable early interventions to prevent oral cancer. The diagnosis of dysplasia in an oral lesion is used to predict this risk but is subject to interobserver and intraobserver variability. Studying biomarkers or molecular markers that reflect underlying molecular alterations can serve as an additional and objective method of risk assessment. E-cadherin and beta-catenin, molecular markers of epithelial-mesenchymal transition (EMT), potentially contribute to early malignant progression in oral tissue. This narrative review provides an overview of EMT, its relation to oral cancer, and the interaction among E-cadherin, beta-catenin, and the Wnt pathway in malignant progression of oral tissue. Methods: Full-text literature on EMT, E-cadherin, beta-catenin, oral epithelial dysplasia, and oral cancer was retrieved from PubMed and Google Scholar. Results: Sixty original research articles, reviews, and consensus statements were selected for review. Discussion: EMT, a biological mechanism characterized by epithelial and mesenchymal changes, can contribute to cancer development. Molecular markers of EMT including TWIST, vimentin, and N-cadherin may serve as prognostic markers of oral cancer. Dependent on Wnt pathway activity and the loss of membranous E-cadherin, E-cadherin and beta-catenin can play various roles along the spectrum of malignant progression, including tumour inhibition, early tumour progression, and late-stage tumour progression. Cross-sectional immunohistochemical research has found changes in expression patterns of E-cadherin and beta-catenin from normal oral tissue, oral epithelial dysplasia, to oral squamous cell carcinoma. Conclusion: Future research should explore the longitudinal role of EMT markers in predicting malignant progression in oral tissue.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».