Analysis of MRPL23 protein expression and its role in prostate cancer pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer (PCa) is the fourth most commonly diagnosed malignancy worldwide and remains a major clinical challenge due to its heterogeneous course and lack of reliable prognostic biomarkers. Mitochondrial ribosomal protein L23 (MRPL23) has recently emerged as a potential contributor to cancer progression, but its role in prostate cancer remains poorly understood. Formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) tissue samples from 67 PCa patients who underwent radical prostatectomy were analyzed. MRPL23 expression was assessed by immunohistochemistry using a semi-quantitative immunoreactive scale (IRS). Clinicopathological data were collected for correlation analysis. Survival outcomes were evaluated using Kaplan-Meier curves and Cox proportional hazards models. MRPL23 expression differed significantly across all tissue types, with higher levels in prostate cancer tissues compared with normal epithelium, and the highest expression observed in lymph node metastases (P < .001). High MRPL23 expression was associated with shorter overall survival (P = .003) and remained an independent prognostic factor in the multivariate analysis (HR 3.99, 95% CI 1.63-9.77, P = .002). Complementary TCGA analysis confirmed elevated MRPL23 mRNA levels in prostate adenocarcinomas compared with normal tissues (P = .01) and demonstrated that high expression predicted shorter disease-free survival (10-year DFS: 75.98% versus 92.92%, log-rank P = .01). MRPL23 is a potential prognostic biomarker in prostate cancer, linked to aggressive tumor behavior and poor outcomes. Its expression in metastatic tissue suggests a role in disease progression, while TCGA data confirm its prognostic value for recurrence risk. MRPL23 may also serve as a therapeutic target in advanced PCa.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».