Cancer Stem Cells and Self-renewal
Notice bibliographique
Résumé
The cancer stem cell (CSC) or cancer-initiating cancer (C-IC) model has garnered considerable attention over the past several years since Dick and colleagues published a seminal report showing that a hierarchy exists among leukemic cells. In more recent years, a similar hierarchical organization, at the apex of which exists the CSC, has been identified in a variety of solid tumors. Human CSCs are defined by their ability to: (i) generate a xenograft that histologically resembles the parent tumor from which it was derived, (ii) be serially transplanted in a xenograft assay thereby showing the ability to self-renew (regenerate), and (iii) generate daughter cells that possess some proliferative capacity but are unable to initiate or maintain the cancer because they lack intrinsic regenerative potential. The emerging complexity of the CSC phenotype and function is at times daunting and has led to some confusion in the field. However, at its core, the CSC model is about identifying and characterizing the cancer cells that possess the greatest capacity to regenerate all aspects of the tumor. It is becoming clear that cancer cells evolve as a result of their ability to hijack normal self-renewal pathways, a process that can drive malignant transformation. Studying self-renewal in the context of cancer and CSC maintenance will lead to a better understanding of the mechanisms driving tumor growth. This review will address some of the main controversies in the CSC field and emphasize the importance of focusing first and foremost on the defining feature of CSCs: dysregulated self-renewal capacity.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».