Increased KI67 Immunostaining is Associated with Breast Cancer Aggressiveness
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast cancer remains one of the most prevalent tumors among females worldwide, and current prognostic methods are limited in their ability to accurately predict tumor aggressiveness and long-term outcomes. KI67 is a nuclear protein marking active cell proliferation and is associated with tumor differentiation, growth, and breast cancer subtypes. Objective: This study aims to assess KI67 in benign and malignant breast tissues and explore its potential association with clinical outcomes. Methodology: Immunohistochemistry was used to assess KI67 staining in benign (n=57) and malignant (n=430) breast tissue samples. KI67 expression was then correlated with clinic opathological data, such as grade and stage, and breast cancer molecular subtypes. Results: Increased KI67 was significantly found in breast carcinoma compared to benign tissues (P <0.0001). A positive association was observed between KI67 immunostaining and tumor grade (P <0.0001), tumor size (P0.007), and molecular subtype (P 0.002).No significant relationship was recognized between KI67 immunostaining and lymph node involvement. Conclusion: KI67 might be involved in the aggressiveness of malignancy. Further research is needed to determine the significance of KI67 inbreast carcinoma and its potential as a biomarker for breast cancer progression.
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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 | 0,001 | 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 ».