Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cancer Stem Cells (CSC) are hypothesised to influence tumour growth through their self-replication, cell loss, and differentiation into growth-limited cell types. A model for the random gain and loss of metastatic CSC is developed to investigate how the balance between these processes might affect metastatic efficiency, tumour involution and treatment response. MATERIALS AND METHODS: A stochastic birth-death model for metastasis was constructed for the replication and loss of CSC. The model was extended to account for single and sequential cancer treatments, with CSC repopulation. RESULTS: If CSC losses exceed gains, the metastasis would become extinct. The resultant extinction probability was greatest during a period of stochastic susceptibility; treatment could extend, or reestablish, this period. CONCLUSION: Random CSC losses, with 'seed and soil' selection, provided a mechanistic explanation for the involution of metastases, as well as for metastatic inefficiency. With such background losses, and the growth limitations of differentiated cells, a metastasis could take years to reach macroscopic size. The susceptibility period could be protracted, providing for a window for therapeutic opportunity. Metastases with a high background CSC loss would be more responsive to treatment than stabler metastases. Modulation of this loss could enhance the efficacy of conventional cancer treatment.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».