Human Papillomavirus Viral Load as Triage Biomarker for High‐Grade Cervical Lesions and Invasive Cervical Carcinoma: A Cross‐Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background and Aims We herein evaluated whether intra‐tissue HPV viral load may constitute a triage biomarker to differentiate between high‐grade precancerous cervical lesions from intra cervical cancer (ICC). Methods 50 biopsy samples prospectively obtained from women living in Mauritania suffering from high‐grade cervical intraepithelial neoplasia (CIN2/3), adenocarcinoma (ADC) or squamous cell carcinoma (SCC) were analysed for HPV genotyping and quantitation carried out using Bioperfectus Multiplex Real Time Human Papillomavirus Genotyping Real Time PCR assay. Results HPV‐positive results were detected in 47 biopsies (12 CIN2/3 and 35 ICC, including 4 ADC and 31 SCC). The cumulative HPV viral loads of any HPV and high risk‐HPV (HR‐HPV) in ICC were significantly higher than those in CIN2/3 ( p < 0.002 for any HPV; 0.02 for HR‐HPV). The cumulative viral loads of any HPV and HR‐HPV possessed a good discriminatory ability to differentiate between CIN2/3 and ICC, with optimal cutoffs ranging from 4.38 (any HPV) to 4.85 (HR‐HPV) copies per 10,000 cells. Conclusion Our observations show that cumulative HPV viral load in cervical tissue may constitute a relevant biomarker associated with the severity of HPV‐related cervical lesions. HPV viral load in cervical tissue could be used as a triage tool for aggressive ICC in advanced cervical lesions.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».