The -124C>T Mutation of the TERT Promoter Indicates Favorable Prognosis in Ovarian Clear Cell Carcinoma: A Single Institutional Study in China
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ovarian clear cell carcinoma (OCCC) is characterized by chemoresistance and poor prognosis in advanced or recurrent cases. This study aimed to find specific prognostic markers for OCCC. Methods: We analyzed 169 OCCC patients for clinicopathological features. TERT promoter and PIK3CA mutations were assessed by Sanger sequencing, and immunohistochemistry for ARID1A, HDAC6, Cyclin E1, and p53 was performed on tissue microarrays. Survival analysis was conducted using Kaplan–Meier and Cox regression models. Results: The -124C>T TERT promoter mutation was associated with longer OS and PFS and was an independent predictor of favorable OS. This mutation correlated with lower CA125 levels and higher SNP frequency. p53 mutations indicated advanced disease, bilateral tumors, reduced Cyclin E1, and poor prognosis. Low HDAC6 expression was linked to worse PFS. Mutual exclusivity was observed between PIK3CA exon 20 mutations and SNPs. Conclusions: The -124C>T TERT promoter mutation may serve as a favorable prognostic marker in OCCC, while p53 mutations and reduced HDAC6 expression are associated with poor outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».