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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».