From forest and agro‐ecosystems to the microecosystems of the human body: what can landscape ecology tell us about tumor growth, metastasis, and treatment options?
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is now understood to be a process that follows Darwinian evolution. Heterogeneous populations of cancerous cells that make up the tumor inhabit the tissue 'microenvironment', where ecological interactions analogous to predation and competition for resources drive the somatic evolution of cancer. The tumor microenvironment plays a crucial role in the tumor genesis, development, and metastasis processes, as it creates the microenvironmental selection forces that ultimately determine the cellular characteristics that result in the greatest fitness. Here, we explore and offer new insights into the spatial aspects of tumor-microenvironment interactions through the application of landscape ecology theory to tumor growth and metastasis within the tissue microhabitat. We argue that small tissue microhabitats in combination with the spatial distribution of resources within these habitats could be important selective forces driving tumor invasiveness. We also contend that the compositional and configurational heterogeneity of components in the tissue microhabitat do not only influence resource availability and functional connectivity but also play a crucial role in facilitating metastasis and may serve to explain, at least in part, tissue tropism in certain cancers. This novel work provides a compelling argument for the necessity of taking into account the structure of the tissue microhabitat when investigating tumor progression.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».