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Enregistrement W4414203229 · doi:10.3390/curroncol32090512

Somatostatin Receptor 2 Overexpression in Hepatocellular Carcinoma: Implications for Cancer Biology and Therapeutic Applications

2025· article· en· W4414203229 sur OpenAlexvenueno aff
Servando Hernandez Vargas, Solmaz AghaAmiri, Jack T. Adams, Tyler M. Bateman, Belkacem Acidi, Sukhen C. Ghosh, Vahid Khalaj, Ahmed O. Kaseb, Hop S. Tran Cao, Majid Momeny, Ali Azhdarinia

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSomatostatin receptor 2Somatostatin receptorTranscriptomeBiomarkerCancerReceptor tyrosine kinasePathogenesisSomatostatin receptor 1Gene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Background: Somatostatin receptor 2 (SSTR2), a G protein-coupled receptor, is overexpressed in multiple malignancies, including hepatocellular carcinoma (HCC). While SSTR2 has traditionally been viewed as an inhibitory receptor involved in suppressing hormone secretion and cell proliferation, emerging evidence suggests a more complex role in cancer biology. However, the functional implications of SSTR2 expression in HCC remain poorly understood. This study aimed to systematically investigate the molecular landscape associated with SSTR2 expression in HCC and evaluate its potential as a therapeutic target. (2) Methods: SSTR2 expression patterns across 22 tumor types were assessed using TNMplot, and its expression in HCC was further validated through The Human Protein Atlas. Integrative analysis of transcriptomic profiles, protein expression data, and somatic copy number alterations was performed using data from The Cancer Genome Atlas (TCGA) to stratify HCC patients by SSTR2 expression levels. Gene Ontology (GO) enrichment analysis was conducted via SRplot to uncover biological processes and signaling pathways associated with SSTR2. Kaplan-Meier survival analyses were performed using GEO datasets to determine the prognostic significance of SSTR2 expression. (3) Results: SSTR2 is moderately expressed in the majority of HCC tumors. Elevated SSTR2 expression correlates with significantly poorer overall and disease-specific survival. High SSTR2 levels are associated with activation of oncogenic signaling cascades related to cell proliferation, epithelial-to-mesenchymal transition (EMT), angiogenesis, and metastasis. Additionally, SSTR2 expression is positively correlated with several receptor tyrosine kinases and oncogenes implicated in HCC progression. (4) Conclusions: Our findings suggest that SSTR2 is not merely a passive biomarker but may contribute to HCC pathogenesis through modulation of oncogenic pathways. These data support the rationale for further development of SSTR2-directed therapeutic strategies to inhibit tumor growth and invasion in HCC patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,381 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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