Oncogenes, Trousseau Syndrome, and Cancer-Related Changes in the Coagulome of Mice and Humans
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is often associated with venous thrombosis, a phenomenon that was first described by Trousseau in 1865 (Trousseau syndrome). Recent studies have begun to explain how oncogenic events may deregulate the hemostatic system. For instance, activated oncogenes (K-ras, EGFR, PML-RARalpha, and MET) or inactivated tumor suppressors (e.g., 53 or PTEN) may increase the risk of thrombosis by inducing the expression of tissue factor, a potent procoagulant molecule, and plasminogen activator inhibitor-1, a fibrinolysis inhibitor. In a more complex clinical reality, transforming genes may often act in concert with numerous epigenetic factors, including hypoxia, inflammation, anticancer therapy, contact between blood and metastatic cancer cells, and emission of procoagulant vesicles from tumors and their stroma into the circulation. To add to mechanistic insights gained from mouse models, which may not fully phenocopy human Trousseau syndrome, we suggest that valuable clues to progression and thrombosis risk may be obtained by monitoring multiple hemostatic variables in cancer patients ("coagulomics").
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».