Caspase-4 Has Potential Utility as a Colorectal Tissue Biomarker for Dysplasia and Early-Stage Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Colorectal cancer (CRC) is the second most deadly cancer globally. The rapidly rising incidence rate of CRC, coupled with increased diagnoses in individuals <50 years, indicates that early detection of CRC, and those at an increased risk of CRC development, is paramount to improve the survival rates of these patients. Here, we profile caspase-4 expression across 2 distinct CRC development pathways, sporadic CRC (sCRC) and inflammatory bowel disease-associated CRC (IBD-CRC), to examine its utility as a novel biomarker for CRC risk and diagnosis. Methods: Tissue samples from patients with CRC, colonic polyps, IBD-CRC, and sCRC were assessed by immunohistochemistry for caspase-4 expression in epithelial and stromal compartments. RNAseq expression data for caspase-4 in CRC and normal tissue samples were mined from online databases. Results: Epithelial caspase-4 expression is selectively elevated in CRC tumor tissue compared to adjacent normal tissue, where it is not expressed. In the sCRC pathway, caspase-4 is expressed in the epithelial and stromal tissue of all histological subtypes of colonic polyps, with a significant increase in epithelial expression from low-grade dysplasia to high-grade dysplasia progression. For the IBD-CRC pathway, caspase-4 epithelial expression was specifically upregulated in dysplastic and neoplastic tissue of IBD-CRC but was not expressed in normal or inflamed tissue. Conclusion: This study demonstrates that epithelial caspase-4 is selectively expressed in colon tissue during the development of dysplasia. As such, epithelial caspase-4 represents a promising novel tissue biomarker for CRC risk and diagnosis.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».