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Enregistrement W2125770816 · doi:10.1586/14737140.6.9.1271

Breast cancer metastasis progression as revealed by intravital videomicroscopy

2006· review· en· W2125770816 sur OpenAlexafffund
Ian C. MacDonald, Ann F. Chambers

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Anticancer Therapy · 2006
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésMetastasisMedicinePrimary tumorIntravital microscopyPathologyFlow cytometryCancer researchMetastatic breast cancerCancerBreast cancerImmunologyInternal medicineMicrocirculation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metastasis is the spread of cells from a primary tumor to a distant site, where they arrest and grow to form a secondary tumor. Conventional metastasis models have focused primarily on analysis of end point tumor formation following inoculation with tumor cells. This approach can be used to measure the metastatic potential of cell lines, the morphology of metastases and their vasculature and the overall effectiveness of treatment strategies. However, it cannot, reveal the dynamics of metastatic progression, tumor cell interactions with host tissues or the characteristics of blood flow within the tumor microvasculature. Intravital videomicroscopy has been developed to visualize and quantify the movement of tumor cells and their interactions with host tissues as they travel through metastatic pathways within the body and arrest at secondary sites. Intravital videomicroscopy can also be used to quantify the morphology and functional capacity of tumor microvasculature, as well as the timing and dynamic effects of drugs targeted to disrupt tumor vasculaturization. With the development of new fluorescent probes and reporter genes, intravital videomicroscopy has the potential to provide evidence of the timing and location of metabolic processes within the metastatic cascade that may serve as specific targets for the treatment of breast cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,421 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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