Expressao imuno-histoquimica da Sirt1 em neoplasias epiteliais da conjuntiva
Bibliographic record
Abstract
Objetivos: Examinar a expressao imuno-histoquimica da Sirt1(osilent information regulator 2o) em epitelio normal (EN), comparando-se com o grupo de Neoplasias Escamosas da Superficie Ocular (NESO). Neste estudo, tambem, avaliou-se aspectos epidemiologicos nas lesoes da conjuntiva enviadas a um centro de referencia no Canada. Metodos: A expressao imuno-histoquimica da Sirt1 foi analisada em 47 casos de lesoes epiteliais da conjuntiva e 10 EN. A extensao da reacao(%) e a intensidade foram classificadas, e entao, convertidas a uma escala de padronizacao imuno-histoquimica, oGerman Immuno Reactive Scoreo(IRS). Dados epidemiologicos foram obtidos em 12.102 casos, por meio de requerimentos e laudos histopatologicos, recebidos durante 16 anos em centro unico de referencia no Canada, sendo classificados e analisados em percentual na amostra. Resultados: Expressao reativa, nuclear e citoplasmatica foi observado em todos os casos de NESO.Entretanto, 50% dos especimes com EN mostraram expressao negativa, 30% reacao fraca e apenas 20% foi considerado reagente. Notou-se significancia estatistica quando se comparou EN e NESO(p<0.0001). Quando comparamos nossa amostra com estudos realizados em paises com altos niveis de exposicao solar observamos menor frequencia de NESO, incluindo-se CCE. Conclusoes: Em nosso trabalho, a conjuntiva foi, pela primeira vez, relacionada a expressao da Sirt1. Os resultados sugerem que a Sirt1 apresenta um importante papel na progressao das NESOs. Pesquisas futuras sao necessarias para que sejam desenvolvidos medicamentos com acao sobre a Sirt1 no tratamento desses tipos de cancer, permitindo a atuacao especifica sobre as celulas neoplasicas, tornando-se uma opcao de tratamento clinico eficaz, com menor toxidade e efeitos colaterais aos pacientes
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.003 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".