A Study of the Effectiveness of Apoptosis Biomarkers in the Diagnosis of Gastric Cancer in Kazakhstan: A Review of Systematic Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gastric cancer in Kazakhstan shows low survival rates due to late diagnosis. This study aimed to explore apoptosis biomarkers to improve early detection and diagnostic accuracy. By investigating biomarkers like p53, RAS, miRNAs, and inflammation markers, the study sought to identify potential indicators for better prognosis and survival outcomes. Methods: This systematic review was conducted using the keywords "apoptosis biomarkers" OR "gastric cancer" AND "Kazakhstan" OR "Kazakhstani" in the PubMed and Google Scholar databases, yielding 2,025 records. After filtering, 24 studies were selected for analysis. Quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale, and data were extracted and synthesized for critical findings. Results: This systematic review on apoptosis biomarkers in gastric cancer diagnosis in Kazakhstan highlights key findings across diverse studies. Biomarkers with the strongest diagnostic potential include p53, RAS, miRNAs (e.g., miR-21, miR-34a), and inflammation markers like NLR (neutrophil-to-lymphocyte ratio), PLR (platelet-to-lymphocyte ratio), and SII (systemic immune-inflammation index). Cytokines, including IL-2 and TNF, were linked to prognosis. DNA repair markers such as γ-H2AX and 53BP1 correlated with improved survival rates. Male predominance was consistent, with 63.1% to 66.4% of participants being male. Key environmental risk factors include Helicobacter pylori infection and heavy metal contamination. Survival rates ranged from 7.3% (Stage IV) to 50.5% (Stage I). The study also observed a statistically significant reduction in mortality rates from 14.0 to 8.9 per 100,000 (p<0.001), reflecting improvements in cancer management and diagnostic interventions. Conclusion: This review underscores the pivotal role of apoptosis biomarkers in gastric cancer diagnosis in Kazakhstan. Biomarkers such as p53, RAS, and inflammation indices are integral to prognosis. Personalized diagnostic approaches, early detection, and targeted treatments can significantly improve survival outcomes and cancer management in this population.
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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 | 0,011 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».