L1CAM als wichtiger Prognosefaktor für Endometriumkarzinome mit niedrigem/intermediärem Risikoprofil
Bibliographic record
Abstract
Zielsetzung: Endometriumkarzinome werden derzeit anhand FIGO-Stadium, Grade und histologischem Typ in prognostisch und therapeutisch relevante Gruppen mit niedrigem, intermediärem und hohem Risiko stratifiziert. Trotz exzellenter Prognose kommt es in der Gruppe mit niedrigem/intermediärem Risiko zu nicht vorhersagbaren Rezidiven. Das Zelladhäsionsmolekül L1CAM wurde in diesem Zusammenhang als möglicher Biomarker für die Identifikation bislang nicht erkannter high-risk Karzinome beschrieben. Materialien und Methoden: Identifikation sämtlicher in den Jahren 2003 – 13 an der Universitätsfrauenklinik Tübingen behandelter Patientinnen mit Endometriumkarzinom und niedrigem (Typ I, FIGO IA, G1/2) bzw. intermediärem (Typ I, FIGO IA, G3 oder FIGO IB, G1/2) Risikoprofil. Spezialisierte histopathologische Zweitbegutachtung und L1CAM Expressionsanalyse mittels Immunhistochemie. Tumoren mit ≥10% angefärbten Tumorzellen wurden als L1CAM positiv gewertet. Multivariate Survivalanalysen mittels Cox-Regression Modellen. Ergebnisse: Insgesamt standen 344 Fälle für die immunhistochemische Untersuchung zur Verfügung. 29/344 (8,5%) Fälle waren L1CAM positiv, 315/344 (91,5%) Fälle waren L1CAM negativ. In multivariaten Analysen, welche neben L1CAM Expression auch Alter, FIGO Stage und Grade berücksichtigten, zeigte sich L1CAM sowohl im Gesamtkollektiv als auch in der Untergruppe der low-risk Karzinome mit einer Hazard-Ratio von 4,58 (CI 1,72 – 10,83; p = 0,003) bzw. 5,12 (CI 1,39 – 15,35; p = 0,017) als signifikanter Prognosefaktor für das Gesamtüberleben. Zusammenfassung: Die Ergebnisse unserer Arbeit bestätigen L1CAM als einen für das Endometriumkarzinom unabhängig prognostisch relevanten Biomarker. Die Berücksichtigung entsprechender L1CAM Expressionsanalysen könnte in Zukunft geeignet sein, Patientinnen mit bislang falsch eingeschätztem Risikoprofil zu identifizieren. Entgegen der heutigen Leitlinien könnten diese Patientinnen („low-risk, L1CAM+“) von der Entwicklung individualisierter und risikoadaptierter Therapiekonzepte profitieren.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".