Fluorescence Visualization Detection of Field Alterations in Tumor Margins of Oral Cancer Patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Genetically altered cells could become widespread across the epithelium of patients with oral cancer, often in clinically and histologically normal tissue, and contribute to recurrent disease. Molecular approaches have begun to yield information on cancer/risk fields; tissue optics could further extend our understanding of alteration to phenotype as a result of molecular change. EXPERIMENTAL DESIGN: We used a simple hand-held device in the operating room to directly visualize subclinical field changes around oral cancers, documenting alteration to fluorescence. A total of 122 oral mucosa biopsies were obtained from 20 surgical specimens with each biopsy being assessed for location, fluorescence visualization (FV) status, histology, and loss of heterozygosity (LOH; 10 markers on three regions: 3p14, 9p21, and 17p13). RESULTS: All tumors showed FV loss (FVL). For 19 of the 20 tumors, the loss extended in at least one direction beyond the clinically visible tumor, with the extension varying from 4 to 25 mm. Thirty-two of 36 FVL biopsies showed histologic change (including 7 squamous cell carcinoma/carcinomas in situ, 10 severe dysplasias, and 15 mild/moderate dysplasias) compared with 1 of the 66 FV retained (FVR) biopsies. Molecular analysis on margins with low-grade or no dysplasia showed a significant association of LOH in FVL biopsies, with LOH at 3p and/or 9p (previously associated with local tumor recurrence) present in 12 of 19 FVL biopsies compared with 3 of 13 FVR biopsies (P=0.04). CONCLUSIONS: These data have, for the first time, shown that direct FV can identify subclinical high-risk fields with cancerous and precancerous changes in the operating room setting.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle