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Enregistrement W2003405159 · doi:10.1002/jcb.20105

Incorporating pathologists' criteria of malignancy into the evolutionary model for cancer development

2004· review· en· W2003405159 sur OpenAlexaff
Andrew H. Fischer, Kyle A. Young, Ronald A. DeLellis

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Biochemistry · 2004
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalignancyCancerBiologyCancer cellPhenotypeComputational biologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A wide variety of alterations in cell and tissue structure still form the basis for cancer diagnosis by pathologists. Cancer development is recognized to be an evolutionary process [Foulds, 1954; Cairns, 1975; Nowell, 1976; Sager, 1982; Tomlinson et al., 1996; Cahill et al., 1999; Tomlinson and Bodmer, 1999], but the phenotypic changes diagnostic of cancer (pathologists' "criteria of malignancy") have not been integrated into the existing evolutionary framework. Since phenotypic changes bear an important relationship to the genetic and physiologic changes underlying Darwinian evolution, we propose that diagnostic structural alterations also bear an important and predictable relation to both the cancer genes and the functional alterations active at any particular step in the development of a cancer. Cancer genes are predicted to mediate the acquisition of cellular-level diagnostic criteria and the diagnostic cellular-level structural changes should reflect in a useful manner the altered cell physiology required for the cell to achieve increased "cellular fitness" at any particular step of colonal evolution. Tissue-level criteria of malignancy should relate less directly to specific cancer genes, but tissue-level criteria should still provide essential insight into the interplay of the altered cellular fitness with the constraints imposed by the cells' microenvironment. The evolutionary framework allows tissue-level criteria of malignancy to be expressed in terms of viable hypotheses for the mechanism of clonal expansion at any particular step in cancer development. This approach to conveying the tissue-level criteria of malignancy complements pattern recognition approaches to diagnosis, and establishes common ground between pathology and cell biology. When viewed from this perspective, the functions of cancer genes appear quite different from those predicted by the "Gatekeeper, Caretaker" or "Hallmarks of Cancer" models. Finally, a full evolutionary framework incorporating the criteria of malignancy restores congruity between the histogenetic classification and the emerging molecular classification of cancer.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations21
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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