Spatial Organization and Correlations of Cell Nuclei in Brain Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Accepting the hypothesis that cancers are self-organizing, opportunistic systems, it is crucial to understand the collective behavior of cancer cells in their tumorous heterogeneous environment. In the present paper, we ask the following basic question: Is this self-organization of tumor evolution reflected in the manner in which malignant cells are spatially distributed in their heterogeneous environment? We employ a variety of nontrivial statistical microstructural descriptors that arise in the theory of heterogeneous media to characterize the spatial distributions of the nuclei of both benign brain white matter cells and brain glioma cells as obtained from histological images. These descriptors, which include the pair correlation function, structure factor and various nearest neighbor functions, quantify how pairs of cell nuclei are correlated in space in various ways. We map the centroids of the cell nuclei into point distributions to show that while commonly used local spatial statistics (e.g., cell areas and number of neighboring cells) cannot clearly distinguish spatial correlations in distributions of normal and abnormal cell nuclei, their salient structural features are captured very well by the aforementioned microstructural descriptors. We show that the tumorous cells pack more densely than normal cells and exhibit stronger effective repulsions between any pair of cells. Moreover, we demonstrate that brain gliomas are organized in a collective way rather than randomly on intermediate and large length scales. The existence of nontrivial spatial correlations between the abnormal cells strongly supports the view that cancer is not an unorganized collection of malignant cells but rather a complex emergent integrated system.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».