Estudo Da Expressão Imuno-Histoquímica Da Quinase Do Linfoma Anaplásico (Alk) Em Melanoma Uveal
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: O objetivo deste estudo é analisar a expressão imuno-histoquímica de quinase do linfoma anaplásico (ALK) no melanoma uveal. Métodos: Foram analisados 80 preparados de melanomas uveais humanos, 11 preparados de melanoma uveal em coelhos e 11 preparados de metástases pulmonares em coelhos no Laboratório de Patologia Ocular Henry C. Witelson, Universidade McGill, Montreal, Canadá. Foi realizada imuno-histoquímica automatizada e então criada uma pontuação de acordo com a extensão da coloração obtida. Os casos de MU humano foram classificados de acordo com o tipo celular em fusiforme ou epitelioide. A análise estatística foi feita usando o teste qui-quadrado de Pearson, para determinar se existe diferença de positividade para ALK de acordo com o tipo celular. Considerou-se p<0,005 como estatisticamente significante. Resultados: A reação imuno-histoquímica, nos melanomas uveais humanos, foi positiva em 2 casos do tipo fusiforme e em 13 casos do tipo epitelioide, com diferença estatística significativa (p=0,02) na expressão de ALK entre os dois tipos celulares. Em relação aos casos do modelo animal, houve 100% de positividade para ALK, tanto nos melanomas uveais quanto nas metástases pulmonares. Conclusões: A ALK é expressada na minoria dos olhos humanos com MU, e tem maior expressividade no tipo epitelioide, o mais agressivo. A ALK é fortemente positiva e expressada em todos os melanomas uveais primários e metástases pulmonares neste modelo animal. Esta é a primeira demonstração do ALK como potencial alvo terapêutico em MU humano, principalmente metastático.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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".