The Potential of PD-1 and PD-L1 as Prognostic and Predictive Biomarkers in Colorectal Adenocarcinoma Based on TILs Grading
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Colorectal cancer (CRC) is a prevalent malignancy with a high mortality rate. Tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) play a crucial role in the immune response against tumors. Programmed death-1 (PD-1) and programmed death-ligand 1 (PD-L1) are key immune checkpoints regulating T cells in the tumor microenvironment. This study aimed to assess the relationships among PD-1 expression on TILs, PD-L1 expression in tumors, and TIL grading in colorectal adenocarcinoma. METHODS: A cross-sectional design was employed to analyze 130 colorectal adenocarcinoma samples. The expression of PD-1 and PD-L1 was assessed through immunohistochemistry. A semi-quantitative scoring system was applied. Statistical analysis with the chi-square test was performed to explore correlations, with the data analyzed in SPSS version 27. RESULTS: < 0.001). CONCLUSIONS: The expression of PD-1 on TILs and PD-L1 on tumor cells correlated significantly with the grading of TILs in colorectal adenocarcinoma. This finding shows potential as a predictive biomarker for PD-1/PD-L1 blockade therapy. Further studies are needed to strengthen these results.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».