Cold-inducible RNA-binding protein is associated with subtype-specific breast cancer patient outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cold-inducible RNA-binding protein (CIRBP) is a stress-induced mRNA-binding protein associated with clinical outcomes in a variety of human disease states. The role of CIRBP as a role as a prognostic biomarker in breast cancer (BC) has yet to be established. FINDINGS: We describe a clinically annotated tissue micro-array cohort of 1406 hormone receptor positive (HR +) and 281 triple negative primary breast cancers (TNBC) stained by immunohistochemistry (IHC) for CIRBP. Statistical analyses were performed with the Kaplan-Meier estimator, as well as univariate and multivariate Cox proportional-hazards models. Multivariate models incorporated tumor size, lymph node status, grade and CIRBP expression levels. Co-primary endpoints were overall survival (OS) and progression-free survival (PFS). In N = 281 primary TNBCs, high levels of CIRBP expression by IHC was associated with poor prognosis in multivariate analysis (OS: adjusted hazard ratio (aHR) 2.05, 95% confidence interval (CI) 1.24-3.41, P = 0.005. PFS: aHR 2.46, 95% CI 1.33-4.57, P = 0.004). However, in N = 1406 HR + primary BC, CIRBP expression was correlated with favorable prognosis (OS: aHR 0.927, 95% CI 0.88-0.98, P = 0.005. PFS: aHR 0.904, 95% CI 0.85-0.96, P = 0.002). CONCLUSIONS: CIRBP expression is associated with poor prognosis in TNBC but not HR + BC patients. This finding highlights the prognostic significance of CIRBP in TNBC and suggests differential underlying mRNA targets bound and modulated by CIRBP in TNBC and HR + BC, respectively.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».