Romanian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Anticancer Research 2018-01

Strong Prolyl Hydroxylase Domain 1 Expression Predicts Poor Outcome in Radiotherapy-treated Patients with Classical Hodgkin's Lymphoma.

Numai utilizatorii înregistrați pot traduce articole
Log In / Înregistrare
Linkul este salvat în clipboard
Hamid Bur
Kirsi-Maria Haapasaari
Taina Turpeenniemi-Hujanen
Outi Kuittinen
Päivi Auvinen
Katja Marin
Ylermi Soini
Peeter Karihtala

Cuvinte cheie

Abstract

Hypoxia-inducible factors (HIFs) and prolyl hydroxylase domain (PHD) proteins control cellular oxygen homeostasis and a wide range of other processes.

We immunohistochemically assessed the expression of HIF1α, HIF2α, PHD1, PHD2 and PHD3 in 115 cases of classical Hodgkin's lymphoma, all treated in the first line with doxorubicin, bleomycin, vinblastine and darcabazine (ABVD) chemotherapy.

In advanced-stage patients treated with involved-field radiotherapy (IFRT), nuclear HIF1α expression in reactive cellular infiltrate predicted prolonged relapse-free survival (RFS) (p=0.026). Strong cytoplasmic PHD1 expression in Reed-Sternberg cells was associated with poor RFS among patients treated with IFRT and advanced-stage patients treated with ABVD and IFRT (p=0.0028 and p=0.0058, respectively). In Cox regression analysis, PHD1 was a more significant predictor of relapse (risk ratio=18.383; 95% confidence interval(CI)=1.521-222.246; p=0.022) than the International Prognostic Score.

HIF and PHD expression appear to be novel prognostic biomarkers in classical Hodgkin's lymphoma.

Alăturați-vă paginii
noastre de facebook

Cea mai completă bază de date cu plante medicinale susținută de știință

  • Funcționează în 55 de limbi
  • Cure pe bază de plante susținute de știință
  • Recunoașterea ierburilor după imagine
  • Harta GPS interactivă - etichetați ierburile în locație (în curând)
  • Citiți publicațiile științifice legate de căutarea dvs.
  • Căutați plante medicinale după efectele lor
  • Organizați-vă interesele și rămâneți la curent cu noutățile de cercetare, studiile clinice și brevetele

Tastați un simptom sau o boală și citiți despre plante care ar putea ajuta, tastați o plantă și vedeți boli și simptome împotriva cărora este folosit.
* Toate informațiile se bazează pe cercetări științifice publicate

Google Play badgeApp Store badge