Co-expression of tumor suppressor p53 (TP53) and cancer testis antigens (CTAs) as the possible indicator of “cancer-free” status
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Biomarkers are biological substances that can be measured and objectively evaluated as indicators of concrete processes at different levels. Advances in biomedicine facilitated the use and importance of biomarkers for healthcare purposes. Several biomarkers that are used in the field of oncology are already identified and used in clinical practice, although their sensitivity is not sufficient. To contribute to this issue, we aimed to determine the expression of total cancer-testis antigens (CTAs) in correlation with the expression levels of tumor suppressor proteins p53 (TP53) and p63 (TP63) as well as BRCA1 in a healthy cohort. Materials and Methods: We analyzed samples of 90 blood donors (28, 31.1% – females, 62, 68.9% – males) as they can be considered as an appropriate group for recruiting health cohorts. The age distribution of the subjects was between 20 and 60 years. The enzyme linked immunosorbent assay analysis was used for the determination of CTAs, TP53, TP63, and BRCA1 expression levels. Results: A strong correlation between CTAs and TP53 expression levels has been revealed. The expression variables of targeted biomarkers are not equally distributed. The data specific to CTAs, TP53, and TP63 expression levels are skewed to the left. In the case of BRCA1, the data may indicate the presence of 2 subgroups for study subjects. Conclusions: The co-expression of CTAs and TP53 may be considered as the indicator of “cancer-free” status. This parameter may be piloted for cancer screening and early diagnosis purposes. However, the role of CTAs for cellular process regulation and especially regulation of tumor suppressor gene p53 shall be investigated further.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».