Final Thoughts: Complexity and Controversy Surrounding the “Cancer Stem Cell” Paradigm
Notice bibliographique
Résumé
Many patients die of cancers that are metastatic at presentation, or relapse after treatment with curative intent. Cancers are known to contain heterogeneous populations of cells. The cancer stem cell (CSC) hypothesis posits the intriguing possibility that cancer cells are hierarchically organized, such that an identifiable subgroup of these cells may cause metastatic spread, treatment failure, and relapse. These “CSCs” should then become the focus of our research and treatment efforts. Although there is increasing evidence to support this hypothesis, it remains controversial due to increasing complexities in the data reported. We will discuss these maturing data under the framework of the scientific method itself; how we formulate and conceptualize the hypothesis, how we experimentally test the hypothesis, and how we analyze our experimental data. Whether tumor heterogeneity is ultimately determined to be hierarchical or stochastic, interrogating the CSC hypothesis will lead to novel mechanistic insights and improved outcomes for patients with cancer. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».