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Record W7075278680

Expressão de BRCA1 e BRCA2 por imuno-histoquímica e prognóstico no câncer de ovário: uma revisão sistemática e meta-análise

2019· article· pt· W7075278680 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueAmericanae (AECID Library) · 2019
Typearticle
Languagept
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicDiverse Scientific and Economic Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLung cancerCancerCarcinomaBasal cellOvarian carcinoma
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

O câncer de ovário é a neoplasia maligna ginecológica de maior letalidade no mundo. As proteínas BRCA1 e BRCA2, frequentemente alteradas nos carcinomas epiteliais de ovário, apresentam-se como potenciais biomarcadores diagnósticos, preditivos de risco, de prognóstico e de resposta terapêutica, tais como quimioterapia à base de platina e terapia alvo como os inibidores da poli (ADP-ribose) polimerase (PARP). Apesar de numerosos estudos independentes utilizando a técnica imuno-histoquímica (IHQ) para avaliar o nível de expressão dessas proteínas e a relação com a sobrevida das pacientes com câncer de ovário, os resultados permanecem controversos. O objetivo deste estudo foi sintetizar a evidência científica sobre a utilização da IHQ para a detecção das proteínas BRCA1 e BRCA2 no carcinoma epitelial de ovário e a relação com o prognóstico das pacientes. Este estudo seguiu as diretrizes Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA). Estudos analisando a expressão IHQ de BRCA1 e BRCA2 em pacientes com carcinoma epitelial de ovário invasivo foram identificados para a revisão sistemática por meio de buscas sistemáticas nos bancos de dados PubMed, Embase, Web of Science, Scopus até junho de 2019 e as listas de referências para estudos adicionais. Meta-análises de modelos de efeito fixo e aleatório foram realizadas para gerar dados combinados dos hazard ratio (HR) com os respectivos intervalos de confiança de 95% (IC95%) para sobrevida global (SG) e sobrevida livre de progressão (SLP) de acordo com o nível de expressão proteica. Avaliou-se a qualidade de cada estudo pelas escalas Newcastle-Ottawa Scale (NOS) e European Lung Cancer Working Party (ELCWP). Dos 44 estudos elegíveis para a revisão sistemática (4.735 pacientes), 50,0% dos tumores apresentaram imunoexpressão negativa de BRCA1 (41 estudos) e 61,0% de BRCA2 (dez estudos). Quatorze estudos relacionaram a expressão de BRCA1 com a sobrevida e foram incluídos para a meta-análise. No entanto, não houve a possibilidade de combinar os resultados da expressão de BRCA2. A perda de expressão de BRCA1 em 48,5% dos casos foi associada com a melhora da SG (HR=0,77; IC95%=0,60- 0,99; p=0,0415) e SLP (HR=0,75, IC95% 0,59-0,94). A alta heterogeneidade entre os estudos de SG (I 2 =72%, p<0,01) e moderada (I 2 =61%, p<0,01) de SLP foram observadas, desaparecendo após a categorização de acordo com o anticorpo MS110, ponto de corte de 10% e alta qualidade pelas escalas NOS e ELCWP (I 2 = 34%, p=0,15). As medidas metaanalíticas do subgrupo de pacientes dos estudos que utilizaram o anticorpo MS110 e cut-off de 10% mostraram diferença estatística entre os grupos com expressão negativa versus positiva de BRCA1 a favor do grupo com redução ou ausência de expressão por IHQ tanto para SG (HR=0,67; IC95%=0,55-0,82; p<0,0001) quanto para SLP (HR=0,81; IC95%=0,70-0,94; p=0,0062). Pacientes com expressão negativa de BRCA1 nas amostras tumorais parecem apresentar melhor prognóstico. No entanto, não há nenhum protocolo padronizado e validado universalmente disponível com aplicabilidade translacional para identificação de alterações nas proteínas BRCA1 e BRCA2 pelo método imuno-histoquímico. Estudos prospectivos, com maior tamanho amostral, planejados ainda são necessários para uma validação substancial desses achados. Estudo registrado no International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO), número CRD42017070405

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.207
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0020.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.1660.054

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.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.214
Teacher spread0.181 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Citations0
Published2019
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