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Enregistrement W2145413560 · doi:10.1586/14789450.4.6.741

Circulating tumor cells: detection, molecular profiling and future prospects

2007· review· en· W2145413560 sur OpenAlexaff
Karine Jacob, Caroline Sollier, Nada Jabado

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Proteomics · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCirculating tumor cellMetastasisMalignancyCancerBiologyDiseaseComputational biologyMedicinePathologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disseminated malignancy is responsible for the vast majority of cancer-related deaths. During this process, circulating tumor cells (CTC) are generated, spread from the primary tumor, colonize distant organs and lead to overt metastatic disease. CTC are essential for establishing metastasis; however, they are not sufficient as this process is highly inefficient and most will fail to grow in target sites. Several CTC die during migration while others remain dormant for several years and very few grow into macrometastases. CTC have been well documented in the bloodstream of cancer patients; however, the clinical relevance of this detection is still the subject of controversies and their biology is poorly understood. Indeed, available markers fail to distinguish between subgroups of CTC, and several current methods lack sensitivity, specificity or reproducibility in CTC characterization and detection. The advent of more precise technologies is renewing the interest in CTC biology. We will review herein recent findings on CTC biology, on the role of host-tumor interactions in CTC shedding and implantation, available methods of CTC detection and future perspectives for the molecular characterization of the CTC subset(s) responsible for the development of metastasis. Ultimately, understanding CTC biology and host-tumor 'complementarities' will help define metastasis-related biomarkers providing formidable and tailored novel therapeutic targets.

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)0,001
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 enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations110
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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