Abstract ES7-2: Tumor Dormancy from an Experimental Biologist's Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Survival from breast cancer has improved steadily over the past decades. However, most breast cancer deaths are due to metastasis, and considerably less progress has been made against metastatic disease. We still know remarkably little about preventing or delaying metastatic recurrence or effectively treating the cancer if it does recur. Making breast cancer treatment even more challenging is the fact that breast cancer patients may appear to be cured of their disease, only to have it return later. These recurrences can happen even decades after apparently successful primary treatment. This creates years of uncertainty for breast cancer patients, who do not know if they have been cured or if the cancer will return, and makes clinical management difficult. We have used experimental models, both in vitro and in vivo, to try to understand the process of breast cancer metastasis. We have found that a population of cancer cells can remain as dormant cells, and have shown that these cells can resist being killed by cytotoxic chemotherapy that successfully kills actively diving cells. Experimental studies raise questions that must be addressed clinically. For example, what is the prevalence of dormant cells in breast cancer patients – are they common or rare? Are there factors inherent to the cancer cells that influence the likelihood of dormant cells persisting and subsequently re-awakening? Conversely, are there host microenvironmental factors, such as diet, exercise or stress, that can influence whether dormant cells persist and re-awaken? This information will be important in learning better how to prevent, delay and treat metastatic breast cancer. Citation Information: Cancer Res 2012;72(24 Suppl):Abstract nr ES7-2.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».