Comparison of clinical staging of benign and malignant ovarian tissues with DNA flow cytometry
Notice bibliographique
Résumé
The prevention, diagnosis and treatment of ovarian cancer are major issues. The outcome of patients with advanced ovarian cancer is poor despite aggressive therapy including surgery, combination drug chemotherapy and radiation treatments. From the literature, the direct correlation between DNA ploidy and survival is greatly enhanced using high resolution DNA measurements, which results in a coefficient of variation (CV) range between 1%-2% (1.42 ± 0.19, n=66) for trout red blood cells (TRBC) and 2%-3% (2.18 ± 0.46 SD, n=22) for tonsil nuclei derived from formalin-fixed, paraffin-embedded tissues (deparaffinated). DNA nuclear determinations from 50 ovarian cancer and 21 benign patients is presented. This was accomplished by measuring the DNA content of nuclei simultaneously isolated from deparaffinated tissues, stained with the fluorescent DNA specific dye, 4’, 6-diamidino-1-phenylindole (DAPI) and analyzed on a high resolution flow cytometer. A high percentage of aneuploidy (92.0%) was determined from the ovarian cancer patients, especially of the aneuploid DNA histogram types, such as hypodiploid, multiploid and hypertetraploid (64.0%), which have shown poor prognosis in a variety of cancers including ovarian. Furthermore, aneuploidy was detected in 23.8% of the benign patients. DNA flow cytometry may complement pathological assessment of ovarian cancer to better determine malignancy, thus justifying a closer follow-up with more specialized approaches to treatment in clinical trials that involve new therapies including the use of chemically defined, natural products, which may help offset the overall poor prognosis seen in ovarian cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».