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Enregistrement W1589268924 · doi:10.14694/edbook_am.2015.35.e662

Clonal Evolution Models of Tumor Heterogeneity

2015· review· en· W1589268924 sur OpenAlexaff
Liran I. Shlush, Dov Hershkovitz

Notice bibliographique

RevueAmerican Society of Clinical Oncology Educational Book · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSomatic evolution in cancerEpigeneticsBiologyMulticellular organismSomatic cellClonal selectionPopulationCancerEpigenesisEvolutionary biologyGeneticsCellImmunologyGeneDNA methylationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Somatic/clonal evolution is the process of sequential acquisition of vertically transmittable genetic/epigenetic elements in multicellular organisms. Cancer is the result of somatic evolution. Understanding the processes that shape the evolution of individual tumors might help us to treat cancer more efficiently. The initiating genetic/epigenetic events occur in functional cells and provide the cell of origin a selective advantage under a changing environment. The initiating genetic events tend to be enriched in specific tissues (and are sometimes specific for those tissues), as different tissues undergo different changes in the environment that will activate selective forces on different cells of origin. For the initial clonal expansion to occur premalignant clones need to have a relative fitness advantage over their competitors. It is estimated that the premalignant phase can take several years. Once the premalignant clonal expansion is established, the premalignant cells will contribute to the changing environment and will start competing among themselves. In late stages of cancer evolution the environmental changes might be similar across different tissues, including a lack of physical space, a shortage of energy, and activation of the immune system, and more and more of the hallmarks of cancer will evolve. In this review we will explore the possible clinical relevance of the heterogeneity that evolves during this long somatic evolution. Above all, it should be stressed that the earlier the clonal expansion is recognized, the less diverse and less fit for survival the cells in the population are.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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